学習データ、検証データ、テストデータについて

2時間程度の残業ならスーパーに寄ってから帰っても余裕があることがわかった

ただ明日は帰宅後スクワット、飲酒の予定なので自習はしない

Pythonでプログラム書くのにVSCodeを使ってるけど、なかなかいい感じ

使う上でのストレスが少ない

ほぼデフォルトでこれなので、カスタマイズの記事を漁ればよりよい使い勝手になりそう

学習データの分割

• データセットを学習データとテストデータに分割し、学習データだけで識別におけるパラメータを調整することで性能を評価する
• ロジスティック回帰のパラメータを調整する実践
• ロジスティック回帰のCというパラメータを複数作成、Cの値を変えながら10-fold CVでどの値のCが最も精度が良いか確認する
• 最も良かったCの値を利用し、学習データすべてで学習
• 最後に学習した識別器でテストデータの精度を確認
• テストデータは最後に評価する際にだけ使う、そうでないとそのテストデータのみに適合しすぎてしまう