自分のキャリアをあれこれ考えながら、Pythonで様々なデータを分析していくブログです

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(auto-sklearn) Pythonで3つのAutoML環境を用意してみた

前回はAutoGluonの仮想環境を作成しました。 今回3つ目のauto-sklearnの環境を作成しようと思います。 jupyterから確認すると最終的には下記のようにそれぞれのAutoML環境を選択可能になります。 sklearnと聞い...
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(AutoGluon) Pythonで3つのAutoML環境を用意してみた

前回はmljarの仮想環境を作成しました。 今回はAutoGluonの仮想環境を作成します。 AutoGluon requires Python version 3.7, 3.8, or 3.9. For troubleshooting t...
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(MLJAR) Pythonで3つのAutoML環境を用意してみた

AutoMLは機械学習のプロセス(データ加工〜モデル作成〜ハイパーパラメータチューニング)を全て自動実行してくれるツールになります。 有名なものだと、DataRobotというツールがありますが有償になります。 Pythonで無償で使えるもの...
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[Mac] 複数のPython仮想環境をJupyter notebook上で切り替える方法

今回は Pythonの仮想環境をvenvで作成する方法の応用版になります。 jupyter notebook内で複数の仮想環境を切り替えて利用できるようにする方法をまとめました。 図にすると下記のようになります。 図1: メイン環境のmy-...
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seabornでヒストグラムを描いてみる

今日はseabornでヒストグラムを描いてみようと思います。 ライブラリのインポートと描画設定 ライブラリのインポートと描画設定 import numpy as np import pandas as pd import seaborn a...
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seabornで棒グラフ作成 (大量データ対応)

今日はseabornで棒グラフを作成しようと思います。 試してみましたが、大量データを表示すると重かったり、X軸がラベルで真っ黒になってしまうかと思います。 対応方法としてデータを特定条件で間引いて表示するようにしました。 今回は表示したい...
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plotlyで棒グラフを描いてみる

今回はplotlyというライブラリを使って、データの可視化をしてみたいと思います。 plotlyの特徴はインタラクティブに操作できるグラフを作成できるという点です。 BIツールのように全体を表示した後、気になる箇所を拡大表示することが可能で...
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Seabornでboxenplot (letter-value plot)を描く

今日はseabornのboxenplot(letter-value plot)を使ってpythonのグラフを描画してみようと思います。 私はよくデータをセグメントごとに見るときに分布に違いがあるか確認するときに使います。 boxenplot...
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PythonでExcelみたいなグラフを描いてみる

Pythonでグラフを描画するとどうしてももう少し綺麗にならないかなと常々考えていました。 seabornという優秀なライブラリを使えば、見た目が綺麗なグラフを作成できますが、Excelと比べてしまうとどうしても違和感がありました。 なので...
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Macでkaggleのデータをターミナルからダウンロードできるようにする

ヒノマルク ここまでの記事でデータの読み込みから加工方法まで基本的なところを学べてきたと思います。 今回から様々なデータを使ってデータ分析をしていきたいなと思っています。 分析データの取得元の一つにKaggleというコンペサイトがあります。...