scikit-learn

-Python- 画像の分類(3)

前々回,前回の投稿で学習に使用するサンプルを増やすことが,精度向上に効いてくることがわかりました.すなわち,一人だけの手を学習用サンプルに用いていた時に比べて,他の人の手を交えて,多種多様なサンプルを用いることで汎用性が高まり,精度が向上…

-Python- 画像の分類(2)

前回の投稿で,同じ人の手形状を分類することができました.一方で,人が変わると分類性能(正答率)は極度に悪くなることがわかりました.性能としては,多くの人の手形状を分類できることが望ましいので,対象とする手(人)を増やす,すなわち,学習デー…

-Python- 画像の分類(1)

0-5本の指を立てている6種類の画像の手の形状を分類するプログラム例を以下に示します. 手の形状の分類器は以下の手順で作成します. 右手の手のひら側を撮影した画像を入力する 6種類の手形状を分類する 不特定多数の成人の手を対象とする 正答率80%を目標…

-Python- 様々な回帰モデル(3 - Random Forest)

Random Forestは分類問題でも回帰問題でも使用できます.回帰問題用のクラスはsklearn.ensembleRandomForestRegressorです. # Import module import math import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import ensemble # Generate ran…

-Python- 様々な回帰モデル(2 - サポートベクターマシン)

サポートベクターマシンは分類問題でも,回帰問題でも使用することができます.回帰用のクラスはsklearn.svm.SVRです. # Import module import math import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm # Generate random number…

ホールドアウトと交差検証

機械学習において学習データとテストデータの分離は重要事項です.分離にあたっては一般的に以下の2つの手法が用いられます. ホールドアウト検証:対象データの中からテストデータを分離して,残りを学習データとする方法. k-分割交差検証:対象データをk…