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$$shuffl{e}_{i}ndex$$, y_train$$shuffl{e}_{i}ndex$$ 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: $$FalseFalseFalse...FalseFalseFalse$$ y_test_5: $$FalseFalseFalse...FalseFalseFalse$$ y_train_5.