【統計分析】機械学習・データマイニング27
（・∀・）ｺｺﾊ 初期設定に ﾁﾊﾟｰｲしたスッドレ だヨ
>>2が 本スレ で FA そういう訳で、このスレは重複のため、閉鎖します。以降、書き込みを禁止します。代わりに次に示したスレッドに書き込んで下さい。
【統計分析】機械学習・データマイニング27
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1578892284/
偽スレッドストッパー参上。。。(￣ー￣)ﾆﾔﾘ
😛 ＞ お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ＾＾
あー、ホンッとに思い出すなあ（笑）
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い！」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君！
クソチョンｗ ＞ お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ＾＾
あー、ホンッとに思い出すなあ（笑）
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い！」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君！
クソチョンｗ >>15
技術に特に興味がないのなら、適当なスレで聞いたほうが早いんじゃないかな。 しっかり学ぶ数理最適化 モデルからアルゴリズムまで (KS情報科学専門書) 単行本（ソフトカバー） ? 2020/10/26
梅谷 俊治 (著)
なぜ、この本は売れているんですか？
他の本と違って優れているところはあるのでしょうか？ 目次だけ見ると網羅的に紹介しているようですね
どれを使うといいのかが一番難しいのですが
それは書いてないですよね・・・ >>19
どこかで大量購入したとかだったりして。古本として大量に出回ったりしてね。 >>19
別に厳密に理論展開しているような本ではないですし、なぜ高評価なのか理解に苦しみます。
ぱっと見、見やすい感じのレイアウトにはなっていました。 厳密に理論展開するような本はそれを理解できる人も必要とする人も少ないから大して売れない >>25
ぱっと見やすいからだろ？
なんで答えがわかること聞くの？ 『スッキリわかるPythonによる機械学習入門』という本で、外れ値を削除しています。
特徴量が、'SNS1', 'SNS2', 'actor', 'original'で、目的変数が'sales'のデータがあって、
x軸を'SNS1'、y軸を'sales'とした散布図
x軸を'SNS2'、y軸を'sales'とした散布図
x軸を'actor'、y軸を'sales'とした散布図
x軸を'original'、y軸を'sales'とした散布図
の4つの散布図を描いています。
そして、
x軸を'SNS2'、y軸を'sales'とした散布図を見て、ポツンと他の点から離れたデータを外れ値としています。
その外れ値は、'SNS2'の値が同じである他の点と比べて、'sales'の値が非常に小さいです。
このやり方に疑問を持っています。
外れ値とされた点の'sales'の値が小さいのは、例えば、'actor'の値が非常に小さい（悪い）値であるからかもしれません。
'actor'の値が非常に悪い値ならば、'sales'の値が小さくても何も不自然じゃないわけです。
この本のように、特徴量の1つをx軸に、目的変数をy軸にしてあるデータが外れデータかどうか判断するというのは意味があるんですか？ model.score(x = x_test, y = y_test)
を実行するとエラーがでますが、
model.score(X = x_test, y = y_test)
とするとエラーがでません。
model.score(X = x_test, Y = y_test)
とするとやはりエラーがでます。
これはなぜですか？ >>33
ありがとうございます。
なぜ、エックスは「X」大文字で、ワイは「y」と小文字なんでしょうか？ 『スッキリわかるPythonによる機械学習入門』という本ですが、外れ値の選定がいい加減すぎるように思います。
外れ値は本当に人間が選定するのでしょうか？
それこそ、機械学習で外れ値を選定するというのが合理的であるように思うのですが。 ｹﾞﾎｺﾞﾎ Ｏｏ。(▼o▼;)y-゜゜゜ ｶｯｺﾂｹｽｷﾞﾀｶ･･･ 
