sqlで、空欄以外を取得したい
SQLを使用して、空欄以外の値を持つ行を取得するには、WHERE句を使用して条件を指定します。具体的には、条件として空欄以外の値を持つ列を指定します。
例えば、productsテーブルからproduct_name列が空欄以 ...
もし、実際の予測したいデータに画像が欠損していたらどうなる？
実際の予測したいデータに画像が欠損している場合、その画像情報を利用しているモデルでは適切な予測を行うことが難しくなります。画像情報が欠損している場合、その部分の特徴を把握することができず、モデルが正確な推論を行うための情報が不足します ...
img_array.reshape(1, 224, 224, 3)ってなに
img_array.reshape(1, 224, 224, 3)は、NumPy配列img_arrayを指定した形状に変換する操作です。ここで、(1, 224, 224, 3)は4次元の形状を表しています。
最初の次元（1）はバ ...手元に画像データがある。画像データと、梱包サイズ、その他商品タイトル等があるので、梱包サイズ分類するモデルをつくりたい
理解しました。画像データとその他の特徴（商品タイトルなど）を使用して、梱包サイズを分類するモデルを作成することは可能です。以下はその手順の概要です。
データの準備:
画像データ: 商品の梱包サイズに関連する画像を収集 ...機械学習で梱包サイズの推定を試してみたい
理解しました。機械学習で梱包サイズの推定を試してみたい場合は、以下の手順に従って進めることができます。
データ収集: 商品の特徴やサイズに関するデータを収集します。これには、商品の特徴量（重量、寸法など）、梱包されたサイズ、およ ...梱包サイズの推定にはディープラーニングじゃないとダメ？
いいえ、ディープラーニングでなくても、梱包サイズの推定には他の機械学習アルゴリズムを使用することができます。ただし、画像データを含める場合、通常はディープラーニングがより効果的であり、より高い精度を得ることができる場合があります。ディ ...
梱包サイズの推定に商品画像も学習データにいれたい
商品画像を学習データに含めることで、梱包サイズの推定に有益な情報を取得することができます。画像から得られる特徴は以下のようなものが考えられます：
商品の形状：画像から商品の形状を推定することで、梱包サイズを適切に決定する際の参考 ...梱包サイズの推定に、どのような情報があればよいと思う？
梱包サイズを推定するために有用な情報は以下のようなものです：
商品の寸法：商品の長さ、幅、高さなどの寸法情報は、梱包サイズを推定する上で基本的な情報です。重量：商品の重量も梱包サイズの推定に重要な要素です。重い商品は大き ...
特徴量の作成にsizeを使ってしまった。目的変数を特徴量作成にいれてはいけないんだね
はい、正しいです。目的変数（ここでは’size’）を特徴量の生成に使用することは避けるべきです。目的変数はモデルが予測しようとしているターゲットであり、特徴量の一部ではありません。
目的変数を特徴量 ...
X_testの形式どうしたらいいの？
X_testは、トレーニング時に使用された特徴量と同じ形式でなければなりません。通常、データをトレーニングセットとテストセットに分割するときに、train_test_split関数を使用しており、その際にテストセットも作成されます。し ...
保存はtxt形式？
LightGBMのsave_model関数によって保存されるモデルは、テキスト形式のモデルファイルですが、拡張子が.txtではなく、.jsonまたは.txtのいずれかです。LightGBMはモデルをJSON形式で保存しますが、一般的に ...
モデルを出力して、そのモデルを使って、分類を行いたい。
モデルを出力して保存し、後で再利用するために使用することができます。一般的な手順は以下の通りです。
モデルを訓練します。訓練したモデルを保存します。
別のデータセットでモデルを再読み込みし、予測を行います。 ...
交差検証で、過学習かどうかわかる？
交差検証（Cross-Validation）は、モデルの汎化性能を評価するための手法であり、過学習を検出するのに役立ちますが、直接的に過学習を判定するための手法ではありません。交差検証は、データを複数の訓練セットとテストセットに分割し ...
過学習かどうかは、どうやって判定するの？
過学習（Overfitting）は、モデルが訓練データに対して過度に適合し、未知のデータに対しては一般化能力が低下する現象です。過学習が起きているかどうかを判定するためには、次の手法や手順が一般的に使われます。
トレーニン ...
Precision: 0.9975623181567979 Recall: 0.9975308641975309 F1 Score: 0.9975335885438207 ROC AUC Score: 1.0 lightgbmの結果
LightGBM モデルによる予測の結果、Precision、Recall、F1 Score が非常に高くなっており、ROC AUC Score も 1.0 となっています。これは非常に良い結果であり、モデルがデータを非常に良く予測し ...
Accuracy: 0.0 Precision: 0.0 Recall: 0.0 F1 Score: 0.0 ROC AUC Score: 0.9999537180443555 となる。なんで？
CatBoost モデルによる予測の結果、Accuracy と Precision、Recall、F1 Score がすべて 0.0 となっていますが、ROC AUC Score は 0.9999537180443555 となっていま ...
平均が0.38で標準偏差が0.38ならどう考察する
平均が0.38で標準偏差が0.38の場合、平均値と標準偏差がほぼ同じ値であることを意味します。この場合、データの分布は平均値の周りに比較的密に集中しており、データが一定の範囲内でばらついています。
具体的には、データのばら ...
平均が0.38で標準偏差が0.48ならどう考察する
平均が0.38で標準偏差が0.48の場合、データの分布は平均値からやや離れて広がっています。具体的には、標準偏差が平均値の約1.26倍もあるので、データが比較的広がっていると言えますが、非常に大きなばらつきではありません。
標準偏差をみて、なにがわかる
標準偏差は、データセットのばらつき具合を示す指標です。具体的には、データの平均値からのばらつきの程度を表します。標準偏差が大きいほど、データが平均値から離れて散らばっていることを意味し、標準偏差が小さいほど、データが平均値に集中してい ...
titanicのこの分類問題は、最高でどれくらいの精度の値がでるの？
Titanicデータセットの分類問題において、ROC AUCの最高値は1です。これは、完璧な分類器の場合であり、偽陽性率が0で真陽性率が1の状況を表します。つまり、全ての陽性サンプルが正しく分類され、全ての陰性サンプルも正しく分類され ...
基本的に、AUCの指標が最も高くなるのかな？
ROC AUC（Receiver Operating Characteristic Area Under the Curve）は、クラス分類モデルの性能を評価するための一般的な指標の1つです。ROC AUCは、分類モデルの性能を偽陽性 ...
import seaborn as sns # Titanicデータセットの読み込み titanic_data = sns.load_dataset(‘titanic’) # データの概要を確認 print(titanic_data.head()) このデータセットをつかって、再度分類のサンプルコード生成して、評価は、例の4つで
了解しました。以下は、Titanicデータセットを使用してランダムフォレストモデルをトレーニングし、精度、適合率、再現率、F1スコア、およびROC AUCスコアを評価するサンプルコードです。
pythonimport ...