カテゴリー: 全引数解説シリーズ

SHAPの全メソッドを試してみた

概要予測に影響した特徴量の重要度を可視化できるライブラリとしてSHAPが存在感を増しています。SHAPは SHapley Additive exPlanations を指しており、 Wikipedi… Read more »

概要 PandasにはDataFrameが持つplotの他にpandas.plottingというメソッド群を持っており、これを使うことで通常のplotメソッドとは一風異なったグラフを作成することができ… Read more »

概要カテゴリカル変数と連続変数の関係の分析に特に有効で、Excelでもよく使うピボットテーブルの機能ですが、Pythonのpandasでもpivot_tableというメソッドを使うことが出来ます。本… Read more »

概要 Pythonで並列計算を実施したい時、joblibは最も手軽なライブラリの１つです。本記事では、このjoblibを使った並列計算の実施方法とそのパラメータの効果を整理しました。なお、joblib… Read more »

概要 Pythonモジュールのpandasには、その直下に181個という大量のメソッドがあります。さらにそれぞれのメソッドの下や、DataFrameオブジェクトもメソッドを持っており総数は非常に膨大な… Read more »

概要 Pythonにはseabornという多機能で綺麗なグラフを描くライブラリがあります。このseabornの全メソッドの効果を検証したのが今回の記事です。サンプルデータとしてirisとtitanic… Read more »

概要 Pythonで機械学習をするときに使うscikit-learn（恐らく、サイキットラーンと呼びます）には前処理用のライブラリであるpreprocessingが組み込まれています。前処理とは、デー… Read more »

概要 Pythonでグラフを描くお供であるmatplotlib.pyplotのplotメソッドについて、全引数の効果を検証しました。データはirisを使っています。どんな引数があるのか？ matpl… Read more »

概要 Pythonモジュールのpandasにはplot関数があり、これを使えばpandasで読み込んだデータフレームを簡単に可視化することができます。ただし、大量の引数（34個）があるにもかかわらず、… Read more »

概要 Pythonモジュールのpandasには、read_csv（又はread_excel等）という、csvやexcelのデータを分析に適した形で読み込む強力な関数があります。ただし、本関数には沢山の… Read more »