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【翻訳】scikit-learn 0.18 チュートリアル 適切なモデルの選択

http://scikit-learn.org/0.18/tutorial/machine_learning_map/index.html をgoogle翻訳した
チュートリアル 目次 / 前のチュートリアル


適切な推定器の選択

多くの場合、機械学習の問題を解決する最も難しい部分は、その仕事のための正しい推定器を見つけることです。
データの種類や問題ごとに、適した推定器は異なります。
以下のフローチャートは、どの推定器でデータを試してみるかという大まかなガイドをユーザーに提供することを目的としています。
下の図の見積もりをクリックすると、そのドキュメントが表示されます。(訳注:クリックできません)

scikit-learnアルゴリズムチートシート

開始

  • サンプルが50以上あるか?
    • NO → もっとデータを集めましょう
  • yes ↓
  • カテゴリを推定したい?
    • Yes → ラベル付けされた教師データがある?
      • ある → 分類
      • ない → クラスタリング
    • No
      • 量を予想したい? yes → 回帰
      • 見るだけ? yes → 次元削減
      • 構造を予想したい?
      • ついてないね・・・

分類

クラスタリング

回帰

次元削減


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©2010 - 2016、scikit-learn developers(BSDライセンス)。

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