Kerasの勉強用にロジスティック回帰と同じ構造を作って実行してみる。 【目次】 基本の整理 使用データ Keras での試し書き（モデル作成） Keras での試し書き（バリデーションデータで評価） Keras での試し書き（テストデータで予測） 参考 基本の整理 ニ…

今回は Gradient Boosting Tree（勾配ブースティング木）を試してみる。 【目次】 Pythonでの実装コード SASでの実装コード SASでお試し（対象データ、データ加工） SASでお試し（モデル作成） SASでお試し（モデル評価） 参考 決定木を学習器としたアンサン…

今回はサポートベクターマシーンを試してみる。 Pythonでの実装コード SASでの実装コード SASでお試し（対象データ、データ加工） SASでお試し（モデル作成） SASでお試し（モデル評価） 参考 Pythonでの実装コード Pythonで簡単に実装できる。 #-- 線形SVM …

今回はランダムフォレストを試してみる。 Pythonでの実装コード SASでの実装コード SASでお試し（対象データ、データ加工） SASでお試し（モデル作成） SASでお試し（モデル評価） 参考 Pythonでの実装コード Pythonでは非常に簡単に実装できる。 from sklea…

前回 hpgenselect プロシジャで罰則付きロジスティック回帰を実行してみた。 【SAS】hpgenselect プロシジャ_罰則付きロジスティック回帰（LASSO） - こちにぃるの日記 目的変数が連続値の時のLASSO回帰をやってなかったのでまとめてみる。 ついでにElasticN…

特徴量選択でSTEPWISE法などのほか、LASSO（L1正則化）を視野に入れる人もいる（だろう）。 LASSOについては以前 Python の記事で触れた。 cochineal19.hatenablog.com 今回は「SASで使ったみたい」＆「ロジスティック回帰で使ってみたい」という視点でまと…

地味に困ったのでメモ（きっと他にも困る人がいるはず）。 自分のPCからアップロード Work領域にインポート 参考 自分のPCからアップロード SASオンデマンド上で [サーバーファイルとフォルダ] ＞ [odaws##-XXXX##] ＞ [ファイル（ホーム）] を選択。 ツール…

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)を使ってみたかったのでメモ。 KaggleのTitanicデータを予測してみる。 前処理 XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) LightGBM CatBoost 参考 scikit-learnに準拠した model.fit(データ) で記載。 あまりパラメタいじ…