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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

1回答

3287閲覧

分類確率の閾値を設定してから、パラメータ調整のやり方

kasi

総合スコア6

パラメータ

関数やプログラム実行時に与える設定値をパラメータと呼びます。

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投稿2018/03/20 07:18

モデルのパラメータ調整についての質問です。

2クラス分類の問題で、predict_probaから分類確率を取得し、閾値を変化させる事により、予測結果を操作するが出来ます。

そこで次に、通常は0.5に設定されている分類確率の閾値を自分で設定してからグリッドサーチによるパラメータ調整を行いたいのですが、そのようなプログラムは、scikit-learnに実装されていますか?

GridSearchCV()のscoringを操作することも考えたのですが、わかりません。

よろしくお願いいたします。

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guest

回答1

0

分類確率の閾値は、学習後に用いるものなので、パラメーターとして調整する対象になっていないと思います。閾値ではありませんが、類似したものとしてclass_weightを使ってはいかがでしょうか?weightをかけるとそのclassのほうの識別率が高まるので、似たような効果が期待できます。どうしても閾値を調整したいのであれば、学習後の識別器をデプロイするアプリ側で対応するのもひとつの方法です

投稿2018/03/20 19:07

R.Shigemori

総合スコア3376

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