Scikit Learning

Hands on Machine Learning の第3章で、モデルの精度を評価する際にいろんな方法があるが、分類問題には適していない評価方法もあって、適している評価方法もある。 from sklearn.datasets import fetch_mldata import numpy as np # $HOME/scikit_learn_dataディレクトリにデータがダウンロードされる mnist = fetch_mldata('MNIST original') X, y = mnist["data"], mnist["target"] X_train, X_test, y_train, y_test = X[:60000], X[60000:], y[:60000], y[60000:] shuffle_index = np.random.permutation(60000) X_train, y_train = X_train[shuffle_index], y_train[shuffle_index] y_train_5 = (y_train == 5) y_test_5 = (y_test == 5) print("y_train_5: {}\ny_test_5: {}\ny_train_5.shape: {}".format(y_train_5, y_test_5, y_train_5.shape)) y_train_5: [False False False ... False False False] y_test_5: [False False False ... False False False] y_train_5.