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R

R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

Python 2.7

Python 2.7は2.xシリーズでは最後のメジャーバージョンです。Python3.1にある機能の多くが含まれています。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

アルゴリズム

アルゴリズムとは、定められた目的を達成するために、プログラムの理論的な動作を定義するものです。

Python

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。

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Xgboostのアルゴリズム

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1回答

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投稿2019/04/19 10:49

Xgboostについての質問です(プログラミング関連の質問でないことご容赦ください)

Xgboostは欠損値があっても、内部で自動的に補完してくれるそうですが、どのようなアルゴリズムで欠損値を補完しているのでしょうか?

下記のプログラムはPythonでirisデータセットに対して、意図的に欠損値を代入しXgboostでmodelを作成したものです

Python

# 学習関連 import xgboost as xgb from sklearn import model_selection import pandas as pd import numpy as np # データセット from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() iris_df = pd.DataFrame(iris.data) iris_df = iris_df.rename(columns={ 0: 'sepal_length', 1: 'sepal_width', 2: 'petal_length', 3: 'petal_width'}) iris_df['target'] = iris.target # 訓練データとテストデータに分割 train_df, test_df = model_selection.train_test_split(iris_df, test_size=0.3) # 30%をテスト train_df_y = train_df[['target']] train_df_x = train_df.copy().drop('target', axis=1) test_df_y = test_df[['target']] test_df_x = test_df.copy().drop('target', axis=1) # 意図的に欠損値を挿入 import random for i in range(0,len(train_df_x)): a = int(random.uniform(0, 4)) train_df_x.values[i][a]=None a = int(random.uniform(0, 4)) train_df_x.values[i][a]=None # XGBClassifierの基本モデル clf = xgb.XGBClassifier() # ハイパーパラメータ探索 clf_cv = model_selection.GridSearchCV(clf, {'max_depth': [2,4,6], 'n_estimators': [50,100,200]}, verbose=1) clf_cv.fit(train_df_x, train_df_y) # 良さげなパラメータで学習しなおす clf = xgb.XGBClassifier(**clf_cv.best_params_) clf.fit(train_df_x, train_df_y) # 予測 prediction = clf.predict(test_df_x) print("正答率は") print(np.sum(np.array(test_df_y["target"])==prediction)/len(np.array(test_df_y["target"])))

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