Python Google ColabのGPU環境でAutoGluonのTime Series Forecasting機能を試してみる
本記事ではGoogle ColaboratoryのGPU環境でAutoMLライブラリであるAutoGluonをインストールし、Times Series Forecastingの機能が動作するところまでを確認していきます。AutoGluonの...
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Python Google ColabのGPU環境でGPU版torchとGPU版mxnetの動作確認をしてみた。
本記事では、今後ディープラーニング系のライブラリを使っていこうと思っている中でGPUを使える環境を準備したかったので、Google ColaboratoryのGPU環境の確認とGPU版のtorchとmxnetというライブラリを使ってみた結果...
Data Analytics (その1) アップル引越しの需要予測の分析計画
今回から時系列データの分析に入りたいと思います。データはSIGNATE社のデータ分析コンペでダウンロード出来る、アップル引っ越しセンターの引越し実績を利用したいと思います。アップル引っ越しセンターは下記サイトになります。IT化によってコスト...
Python MacでSIGNATEのデータをターミナルでやり取りする
Kaggleの日本語版のようなサービスでSIGNATEというサービスがあります。何か違う名前だったような気がするので調べたら、昔はDeepAnalyticsという名称だったようです。どうやらヒノマルクはDeepAnalyticsという名称の...
Data Analytics (その4-10) エイムズの住宅価格をAutoML(auto-sklearn)で予測してみた
今回はauto-sklearnを試してみたいと思います。バージョンは0.14.7でまだ22年8月現在は最新版をインストール済みですので、アップグレードはしません。MacでAutoMLの環境をする方法は下記記事にまとめています。pipでインス...
Data Analytics (その4-9) エイムズの住宅価格をAutoML(AutoGluon)で予測してみた
今回はAutoGluonというAutoMLライブラリをエイムズのデータセットで試してみます。MacでAutoMLの環境をする方法は下記記事にまとめています。pipでインストールしているのがほとんどですので、Linuxでも同じようなコードでイ...
Data Analytics (その4-8) エイムズの住宅価格をAutoML(mljar)で予測してみた
今回はAutoMLを試してみたいと思います。AutoMLは今のところ3種類の環境を用意しているのですが本記事ではMLJARというAutoMLライブラリをエイムズのデータセットに試してみたいと思います。MacでAutoMLの環境をする方法は下...
Data Analytics (その4-7) エイムズの住宅価格をXGBoostで予測してみた パート2
前回はデフォルト設定のXGBoostを試しました。今回はランダムサーチという手法でパラメータチューニングをしたいと思います。instead of testing every combination of hyperparameters, r...
Data Analytics (その4-7) エイムズの住宅価格をXGBoostで予測してみた パート1
今回はXGBoostになります。SVRではグリッドサーチ、ランダムフォーレストではベイズ最適化を試しましたのでXGBoostではランダムサーチという手法でパラメータチューニングをしたいと思います。本記事ではデフォルト設定で試した結果をまとめ...
Data Analytics (その4-6) エイムズの住宅価格をランダムフォーレストで予測してみた パート2
今回は前回の続きでランダムフォーレスト(random forest)のパラメータチューニングをベイズ最適化(Bayesian Optimization)で行いたいと思います。色々と調べている中、ベイズ最適化はグリッドサーチのように総当たりで...