大してモデルの精度を向上できない精度60％位までが限界の状態。。どうしたらよいか。
モデルの精度を向上させるためには、いくつかのアプローチを検討することが重要です。以下は、モデルの精度を向上させるための一般的な戦略です。
特徴量エンジニアリング:
より良い特徴量を作成し、モデルに提供することが精度向 ...生成モデルを使用してデータを増やす場合、オーバーサンプリングやアンダーサンプリングと似た結果になるだけだと思うが
確かに、生成モデルを使用してデータを増やす場合、オーバーサンプリングやアンダーサンプリングを行う場合と同様に、その効果が限定される場合があります。生成モデルを使用すると、元のデータと似たような分布を持つ新しいデータが生成されますが、そ ...
生成モデルの利用って、その生成したデータは正しいのか？
生成モデルを使用した場合、生成されたデータが本物のデータと同じように「正しい」と見なされるかどうかは、その生成モデルの性能とデータの特性に依存します。生成モデルは、本物のデータの分布を学習し、それに基づいて新しいデータを生成します。生 ...
クラスの不均衡は、オーバーサンプリングしようがアンダーサンプリングしようが、大して精度に影響はなかった。 そもそものデータ数が少ない事が原因だろうか？
クラスの不均衡は、データ数が少ない場合やクラス間の重要性の違いなどによって引き起こされることがあります。そのため、データ数が少ないことが原因の1つとして考えられます。不均衡なクラス分布を持つデータセットでは、一般的にマイノリティクラス ...
パラメーターチューニングして
パラメーターチューニングを行うためには、LightGBMのハイパーパラメータを調整する必要があります。以下は、LightGBMで一般的に調整される主なハイパーパラメータのいくつかです：
num_leaves：木の最大葉数。モデル ...Precision、Recall、F1 Score、そしてクラスごとの性能を確認
次のコードを使用して、Precision、Recall、F1 Score、およびクラスごとの性能を確認できます。これには、classification_report 関数を使用します。
pythonfrom sklea ...
1次元のものは、標準化してはいけない？
1次元の特徴量（説明変数）を標準化する必要は通常ありません。一般的に、1次元のデータは標準化すると情報が失われる可能性が高くなります。特に、1次元のデータが正規分布に従っている場合、標準化は意味がありません。
標準化は、特 ...
多クラス分類問題としてモデル構築
多クラス分類問題としてモデルを構築します。多クラス分類の場合、出力層の活性化関数はsoftmax関数を使用し、損失関数はsparse_categorical_crossentropyを使用します。以下が修正されたコードです：
p ...Xは説明変数の行列であり、yは目的変数の列ベクトル
提供されたデータのXおよびy配列は次のようになっています：
pythonX = , , , ..., , , ]y = , , , ..., , , ]Xは説明変数の行列であり、yは目的変数の列ベクトルです。それぞれのサン ...
AttributeError: ‘Series’ object has no attribute ‘reshape’
reshapeメソッドをSeriesオブジェクトに適用することができないため、AttributeErrorが発生しています。reshapeメソッドは、NumPy配列にのみ適用できます。
解決策としては、y をNumPy配列 ...
np.unique(y_train) array([ 60, 80, 100, 120, 140, 160])
提供していただいた情報によれば、訓練データの目的変数 y_train には6つの異なるクラスが存在し、それぞれのクラスは のいずれかの値を持っています。
エラーメッセージによると、sparse_categorical_c ...
0 100.0 1 120.0 2 80.0 3 80.0 4 100.0 … 4043 80.0 4044 160.0 4045 120.0 4046 140.0 4047 160.0
提供していただいた目的変数 y の値を見ると、整数値のサイズが含まれています。これらの値は連続的であり、モデルによって予測されるクラスのインデックスと一致するわけではありません。そのため、モデルの出力層の活性化関数と損失関数との整合性 ...
Best Parameters: {‘classifier__alpha’: 0.01, ‘classifier__fit_prior’: False} Accuracy: 0.6734366648850882 precision recall f1-score support 60 0.63 0.70 0.66 303 80 0.61 0.61 0.61 335 100 0.62 0.47 0.54 289 120 0.73 0.69 0.71 326 140 0.64 0.79 0.70 304 160 0.82 0.77 0.80 314 accuracy 0.67 1871 macro avg 0.67 0.67 0.67 1871 weighted avg 0.68 0.67 0.67 1871 Random Forest Accuracy: 0.9706039551042224 Random Forest Classification Report: precision recall f1-score support 60 1.00 1.00 1.00 303 80 0.94 0.98 0.96 335 100 0.99 0.95 0.97 289 120 1.00 0.98 0.99 326 140 0.95 0.95 0.95 304 160 0.95 0.96 0.96 314 … accuracy 0.97 1871 macro avg 0.97 0.97 0.97 1871 weighted avg 0.97 0.97 0.97 1871 こんなに性能よくなるか？
素晴らしい結果ですね！ナイーブベイズとランダムフォレストの両方で非常に高い性能が得られたようです。
ナイーブベイズは、比較的単純なモデルでありながら、テキストデータなどの高次元の特徴量に対しても効果的な性能を発揮することが ...
rf_classifier = RandomForestClassifier() # 必要に応じて適切なハイパーパラメータを設定してください rf_classifier.fit(X_rf, y_test)に対する評価もして
ランダムフォレストの分類器をトレーニングした後に、その性能を評価することは重要です。一般的には、トレーニングデータセットとは別のテストデータセットを使用してモデルを評価します。以下は、トレーニング後にランダムフォレストの性能を評価する ...
X_testは、ナイーブベイス用に下処理されたものを使っているよね。 ランダムフォレストもその特徴量を全て使わないといけないってこと？
そうですね、ご指摘の通りです。ナイーブベイズでの特徴量の前処理は、おそらくテキストデータを単語の出現回数に変換するCountVectorizerを使用して行われているでしょう。そのため、ナイーブベイズ用に前処理された特徴量はテキストデ ...
X_test_with_nb_pred_proba (0, 566)0 (0, 2642)0 (0, 3256)0 (0, 3376)0 (0, 6006)0 (0, 6778)0 (0, 6853)0 (0, 6868)0 (0, 8486)0 (0, 10339)0 (0, 10985)0 (0, 11056)0 (0, 11061)0 (0, 11107)0 (0, 11117)0 (0, 11131)1 (0, 11200)1 (0, 11307)0 (0, 12145)0 (0, 14880)0 (0, 15759)2 (0, 19143)0 (0, 19781)0 (0, 19832)2 (0, 24705)0 … (1870, 53405)1 (1870, 54234)1 (1870, 57675)1 (1870, 58023)1
It looks like you’ve provided a sparse matrix representation where each row represents a document, and the colu ...
じゃあ何が原因だろうか
エラーメッセージから、モデルが期待している特徴量の数と実際の特徴量の数が異なっていることがわかります。これは、モデルに新しいデータを与える際に、特徴量の数が一致しないために生じている可能性があります。
具体的には、学習に使 ...
具体的にどの特徴量が足りていないのか、おおいのか判定できる？
はい、エラーメッセージには具体的な情報が含まれています。エラーメッセージによると、モデルが期待する特徴量の数は88432ですが、提供された特徴量の数は1561560です。この差異から、モデルが予測のために期待している特徴量数よりも、は ...