Kaggle Note

はじめに scikit-learnにおける2値分類でpredictをするとデフォルトの閾値0.5で分類されますよね。今回はこの閾値を任意で設定

はじめに 今回は効果量で用いられるコーエンのd（Cohen’s d）をpythonで求めていきます。 コーエンのdとは？ コーエンのdとは2つのグル

はじめに ここではハミング距離とはなにかの説明と、pythonでの計算方法を紹介します。 ハミング距離（Hamming Distance） ハミング

はじめに ここではnumpyを利用してコサイン類似度の計算を行います。 コサイン類似度（Cosine Similarity）とは コサイン類似度とは

はじめに 距離というと2点間の距離を真っ先に思いつきますが、世の中にはさまざまな距離の定義が存在します。 ここではユークリッド距離、マンハッタン

概要 jupyternote-bookを使ってるときに出てくるwarningsがうざったいので、非表示にする。 方法 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') 以上。

概要 pandasでデータの前処理をしている時、現在あるカラムを条件に使って新しいカラムを作成したい時ってありますよね。今回はその方法を紹介し

概要 EfficientNetを用いた画像分類を行っていきます。この記事で実際に紹介するものは以下の通りです。 EfficientNetのインス

概要 numpyで最頻値を求める方法です。 方法 np.unique()を使います。 import numpy as np arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 4]) unique, freq = np.unique(arr, return_counts=True) #return

概要 Pandasを使うときに出てくるNaNをif文で判定する方法を紹介します。 準備 以下のcsvファイルがあると想定します。ここではtest.