my_dag = BayesianNetwork([('A','Y'), ('B','Y'), ('C','Y')

cat_cols = ['A','B','C','D','E','F','G','H','I']dim = len(cat_cols)fig=plt.figure(figsize=(30,30))

NGboostdtr_friedman_3 = DecisionTreeRegressor(criterion='friedman_mse', max_depth=3)FIXED_PARAMS = {"Base": dtr_friedman_3,

dockerの基本的な使い方参考のまとめ。docker desktopは有償化したのでdocker engineを使用した方がいい。docker engineはWindowsの場合、WSL上で使う。

show=Falseを設定してfig = plt.gcf()を使うshap.summary_plot(shap_values, df_shap, show=False)fig = plt.gcf()

ジャカード係数を計算して、共起ネットワーク作成。%%timedef make_jaccard_df(df_jacc, col):

2クラスだけでなく多クラスにも対応。def sample_w(y_train):'''

個体ことの所属グループ配列group_idxを定義してランダム効果r_coef_をグループ数×説明変数のshapeとしておき、(coef_+r_coef_)[group_idx,:]で係数がグループ数分のランダム効果が計算できる。with pm.Model() as model_random2:model_random2.add_coord('data', values=range(train_df.shape[0]), mutable=True)

普通にヒストグラムを書いた時に、外れ値のせいで横軸のレンジが広くなりすぎて、左隅に1本棒が立っているだけの意味のない可視化になる時が多い。それを避けるために、クリッピングで数値丸めてからヒストグラム書くと、意味のある可視化になりやすい。fig=plt.figure(figsize=(18,14))

CREATE TEMP FUNCTION StartTime1() RETURNS timestamp AS ('2023-01-01 00:00:00');CREATE TEMP FUNCTION StartDate1() RETURNS DATE AS (DATE(StartTime1()));CREATE TEMP FUNCTION StartSuffix1() RETURNS STRING AS (format_date('%Y%m%d',StartDate1()));

前処理してMecabやGiNZAで分かち書きするまでimport osimport numpy as np

公式

ざっくりスケジュール作成のための、週単位のガントチャートを作る。参考：https://plotly.com/python/gantt/

apt search vimapt install vim-gtk3[Vimでクリップボードからのペーストを可能にする](

experiment_nameをもとにexperiment_idを取得して、取得したexperiment_idのrun_ind番目のrun_idを取得して、取得したrun_idに保存しているpickleファイルをロードする。import mlflowfrom mlflow.sklearn import log_model

意外にLGBMのOptuna最適化をしたことがないことに気づいたのでコードを書いた。不均衡データに対して実施したので、損失関数に重みづけしているようなかコードになっている。def sample_w(y_train, multip=1):

昔作ったことあるけど、昔よりもっと簡単に作れるようにplotlyが進化していた。参考：https://oeconomicus.jp/2021/07/plotly-color-scale/

参考：https://qiita.com/hrkz_szk/items/a213c2c4ba823cbf78f6

例えば、説明変数40個×3、目的変数3個でモデルを作るとする。入力層を複数用意して、tensorflow.keras.layers.concatenateで結合する。そのままネットワークを組んで、出力層も目的変数の数の文だけ作る。

新しいPCで久々にMecabの環境作っているときに、Neologdの登録方法をけっこう忘れていたので備忘録。※インストールしているMecabはC:\Program Files\MeCab\binのPath通しておくNeologd辞書をダウンロード。