ビッグデータ活用：その分析実装として注目されるMahout 長年蓄積した企業内データや、ソーシャルネットワークサービス、センサ端末から集められる膨大なデータを活用し、企業における利益向上やコスト削減などに活用する動きが活発になってきました。 データの分析手段として最近とみに注目されている技術として「機械学習」があります。大規模データの処理を得意とする大規模分散処理基盤「Apache Hadoop」の強みを生かし、簡単に機械学習を行うためのライブラリが、「Apache Mahout」（以下、Mahout）です。 本稿ではMahoutを用いたデータ分析の例として「文書分類」を取り上げます。マシンを用いて分析実行する際の手順や陥りがちなポイント、チューニング方法の一例を紹介します。 Mahoutとは？ MahoutとはApache Software Foundationが公開しているOSSの機械
RandomForestClassifier# class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=100, *, criterion='gini', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='sqrt', max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs=None, random_state=None, verbose=0, warm_start=False, class_weight=None, ccp_alpha=0.0, max_sam
DecisionTreeClassifier# class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(*, criterion='gini', splitter='best', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None, random_state=None, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, class_weight=None, ccp_alpha=0.0, monotonic_cst=None)[source]# A decision tree classifier. Read more in the User Guide. Par
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 初投稿です 追記(20171031) HTMLを出力する際のエンコードがasciiだったため日本語が文字化けしていましたが、UTF-8をサポートするようになったようです！ 下記に文字化け対策の文章がありますが、読み飛ばしていただければ幸いです。 導入 セクシーなデータサイエンティストの皆様におかれましては、日々の業務で様々な機械学習のモデルを構築しておられるかと思います。それは例えば、あるサービスのユーザ情報を用いてコンバージョンするかしないかを予測していたり、またある時は年収を回帰で予測していたり、またあるときはユーザが投稿した画像情
Gradient boosting is a machine learning technique based on boosting in a functional space, where the target is pseudo-residuals instead of residuals as in traditional boosting. It gives a prediction model in the form of an ensemble of weak prediction models, i.e., models that make very few assumptions about the data, which are typically simple decision trees.[1][2] When a decision tree is the weak
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In the field of machine learning and specifically the problem of statistical classification, a confusion matrix, also known as error matrix,[1] is a specific table layout that allows visualization of the performance of an algorithm, typically a supervised learning one; in unsupervised learning it is usually called a matching matrix. Each row of the matrix represents the instances in an actual clas
Decision tree learning is a supervised learning approach used in statistics, data mining and machine learning. In this formalism, a classification or regression decision tree is used as a predictive model to draw conclusions about a set of observations. Tree models where the target variable can take a discrete set of values are called classification trees; in these tree structures, leaves represen
分類（ぶんるい、英: classification）や統計的分類や統計的識別とは、統計学において、データを複数のクラス（グループ）に分類すること。2つのクラスに分ける事を二項分類や二値分類、多数のクラスに分ける事を多クラス分類という。Y = f(X) というモデルを適用する際に、Y が離散であれば分類、連続値であれば回帰である。 個体をクラス分けする統計的手続きの一つであり、分類対象に固有な1つ以上の特性についての数値化された情報に基づいて実施される。このとき、事前にラベル付けされた訓練例（英: training set）を用いる。 形式的に表すと、次のようになる。訓練データ から、オブジェクト から分類ラベル へマップする分類器（英: classifier、識別器とも） を生成するのが統計分類である。例えば、スパムのフィルタリングをする場合、 は具体的な電子メールの例であり、 は "Sp
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