機械学習 AIを作るとき、アルゴリズムは何を選択すればよいのか？
結論
AIを作る経験が浅いときは、色々なアルゴリズムを試すしかない
色々なアルゴリズムで、精度を比較する
経験を積むことで、AIの要件や入力データから向いているアルゴリズムの当たりを付けることができるようになる
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2021-05
機械学習 
機械学習 pythonを使って、手っ取り早くAI(人工知能)を体験したい
結論
Scikit-learnを使用すると、手っ取り早くAI(人工知能)を体験できる
Scikit-learnには、モデル(AIプログラム)を作成するための様々なアルゴリズム(道具)が用意されている
Scikit-le...
Python データに欠損値（NaN）が含まれていた場合の対応方法三選
結論
一選.replace関数で欠損値（NaN）を任意の文字に置き換える
二選.dropna関数で欠損値（NaN）が含まれている行を削除する
三選.fillna関数で欠損値（NaN）を任意の文字で穴埋めする
経緯...
Python データに欠損（NaN）が含まれているかを確認する方法
結論
pandasのisnull関数を使う
isnull().sum()を用いると項目ごとの欠損数の合計を出せる
経緯
機械学習のために用意、取得した学習データに欠損（NaN）があり、精度の低い機械学習モデルしか作れ...
Python pandasのread_csvで日本語を含むCSVファイルを使用する時の注意点
結論
日本語を含むcsvファイルを読み込む時は、オプションにencoding='shift_jis'を指定する。
encoding='shit_jis'を指定した際、読み込みエラーとなることがある。
読み込みエラーにな...
機械学習 混同行列を用いたモデルの評価方法
目的は「混合行列の基本を理解する」
分類の機械学習モデルを作成したのちに、そのモデルをどのように評価すればよいか。
評価の基準となる混合行列、混合行列を基に計算する精度、適合率、再現率、F値の基本をまとめました。
不良品判定モデルを例...