Pythonで行う特徴量抽出のコツは何ですか?
フリーランスエンジニアをしています。
自身のスキルアップのためpythonを使った特徴量抽出の学習を行っています。
現在アヤメの特徴量抽出や犬・猫の判別などを実施しました。
しかし、犬・猫の判別の正答率が70%台となっています。
そこで、特徴量抽出のコツなどがあればお聞きしたいです。
・データ量
・フィルタ法、ラッパー法、組み込み法
・ライブラリ
これらの要素で正答率を上げやすいものは何でしょうか。
上記以外にも正答率を上げる要素があれば教えてください。
自身のスキルアップのためpythonを使った特徴量抽出の学習を行っています。
現在アヤメの特徴量抽出や犬・猫の判別などを実施しました。
しかし、犬・猫の判別の正答率が70%台となっています。
そこで、特徴量抽出のコツなどがあればお聞きしたいです。
・データ量
・フィルタ法、ラッパー法、組み込み法
・ライブラリ
これらの要素で正答率を上げやすいものは何でしょうか。
上記以外にも正答率を上げる要素があれば教えてください。
1年前
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榎本 和馬
プロジェクトマネジメント
11ヶ月前
これらの要素で正答率を上げやすいものは何でしょうか。って内容になれば,データ量です.
そもそもデータ量であることはScaling lowによってデータ量が重要だと証明はされていたが,実際にLLMがそれを実証した感じですね. (編集済み)view数 29