Keisuke Yanagisawa

東京科学大学 情報理工学院 助教

最近の投稿

東京都のCOVID-19モニタリングデータ(1)

画像の識別など、数か月程度で考えれば時系列を気にしなくて済むデータと比べて、時系列データは考慮すべきことが多い。 ここでは、その1つの例として、東京都の新型コロナウイルス感染症対策サイト からデータを取得し、少しばかり、実際の作業をやってみようと思う。

ブログを書き始めた理由

ふとした思いつきで、ブログを書けるようにした （そのためにホームページの見た目を全面更新することになったのだが）。

検証誤差と汎化誤差

機械学習では、train-valid-test分割 1 という方法が良く用いられる。 例えば、https://towardsdatascience.com/how-to-split-data-into-three-sets-train-validation-and-test-and...

不均衡なデータ

Bioinformaticsの分野をやっていると、不均衡なデータによく出くわすものである。 特に、正例 positive が少なく、負例 negative が多いケースが多い。 このような状態だと、何も考えずに構築したモデルは、いかなるデータが来ようとも負例として予測してしまうことすらある。