LightGBMで競馬AIの簡単な実装をしよう！
2025/06/01 更新 STEP1 データの取得のコードを更新し、取得年度を2025年までのデータに変更、現在のネット競馬での動作を確認しました。機械学習のパートは更新中です 2025/06...
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【備忘録】SHAPのexplainerのパラメータによって結果が変わってしまう with chatgpt4o
SHAPについての簡単な説明 SHAPは学習済み機械学習モデルの解釈を行うための指標のひとつで、協力ゲーム理論のシャープレイ値の考え方を用いて、モデルの予測した値に対して、「特徴量がどのように寄...
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決定木ベースの機械学習手法におけるSHAPとfeature importanceの違い
はじめに 閲覧ありがとうございます。今回は決定木ベースの機械学習手法で用いることのできる、結果を解釈する指標となるSHAPと呼ばれる値の算出方法とその結果の解釈方法を共有できればと考えています。...
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ランダムフォレストの簡単な実装
ランダムフォレストは機械学習の中でも感覚的に理解しやすい手法です。 ここでは備忘録を兼ねて、簡単な実装と解析のコードを紹介します。 ランダムフォレストとは 決定木を複数作りその出力の平均を最終出...
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二値分類タスクで用いる評価指標まとめ
はじめに データ分析では結果を二値(0,1)で出力するようなタスクが扱われることが多くあります。 ここでは、その結果を分析する時に使える基本的な評価指標を紹介します。 混同行列（confusio...
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