・お題：機械学習というやつで遊んでみたくて、画像に写っているものが何か分類する問題をやってみようと思った。有名な問題で、手書きの数字画像がなんの数字か判別するモデルを作るやつがあるらしい。やってみたい。 ・とりあえず、データをロードしてみる…

・お題：決定木を、dtreevizというライブラリで、分かりやすく可視化したい。 ・決定木は判断根拠が分かりやすいアルゴリズムで、最終的な分類結果だけではなく、その判断プロセスを確認できる点で重宝されることが多い。 ・例えばIrisデータセットを決定木…

・機械学習のハイパーパラメータを最適化したいと思って調べてみたところ、以下のKNIME Hubの記事が参考になりそうだった。 hub.knime.com ・まず、Parameter Optimization関連のノードを使うためには、Extensionをインストールする必要がある（以下）。 ・…

・モデルの汎化性能を評価する目的で、交差検証（Cross Validation）してみようと思った。 ・通常、機械学習の際には、データを学習用とテスト用に分割する。Cross Validationでは、これを何度も実施して、予測性能を検証することになる。例えば、学習用デー…

・以前に記載した通り、機械学習では、無駄な特徴量は捨てるか省くかした方が良い。 ・Random Forestで特徴量の大切さ（寄与度？）を算出する手法がないかと調べてみたところ、Random Forest Learnerノードの真ん中の出力ポートAttribute Statisticsを利用す…

・分類問題の評価指標がややこしいので、自分の言葉で整理することにした。 ・分類問題では、いろいろな指標がモデル評価に用いられる。調べたいことは、「このモデルで、ちゃんと正しく分けられましたか？」ということだが、それぞれ何なのか？ ・私のイメ…

・機械学習の教師あり学習というものをKNIMEでやってみたく、多くの場合で用いられるRandom Forestという手法を試してみた。 ・データのサンプルは、教師あり学習の分類問題で一般的なIris分類問題（アヤメの分類問題）を用いた。 ・一連の流れをフローで組…