劇場公開日 2021年7月17日 作品トップ 特集 インタビュー ニュース 評論 フォトギャラリー レビュー 動画配信検索 DVD・ブルーレイ Check-inユーザー 解説 沖縄の抱えるリアルな実情を描いた「ちむぐりさ 菜の花の沖縄日記」に続き、沖縄テレビが製作したドキュメンタリー映画の第2弾。米軍占領統治下にあった沖縄で、サンマの関税に端を発した訴訟が民主主義をめぐる闘いに発展していった歴史をひも解く。1963年、米軍の占領統治下に置かれていた沖縄。祖国復帰を願う沖縄の人々が日本の味として食べていたサンマに関税が掛かっているのはおかしいと、魚屋の女将・玉城ウシが政府を相手に裁判を起こす。彼女が起こした「サンマ裁判」のさざ波は、いつしか統治者アメリカを追い詰める、民主主義をめぐる闘いとなっていく。沖縄出身の川平慈英がナレーション、うちなー噺家の志ぃさーがナビゲート役を務める。 2021年製作/99分/G/日本 配給:太秦 オフィシャルサイト スタッフ・キャスト 全てのスタッフ・キャストを見る U-NEXTで関連作を観る 映画見放題作品数 NO. 1 (※) ! 緑山高校 甲子園編 【衛星アニメ劇場版】 第１８話 決勝戦はオレが主役だ！！(2) Anime/Videos - Niconico Video. まずは31日無料トライアル サンゴレンジャー 真珠のボタン ドキュメンタリー映画 100万回生きたねこ pina ピナ・バウシュ 踊り続けるいのち ※ GEM Partners調べ/2021年6月 |Powered by U-NEXT 関連ニュース 米国統治時代、おばぁが起こした"サンマ裁判" 沖縄テレビドキュメンタリー映画第2弾「サンマデモクラシー」 2021年6月10日 関連ニュースをもっと読む フォトギャラリー 映画レビュー 5. 0 一市民の声 2021年7月28日 iPhoneアプリから投稿 難しいことは分からないけれど、自分が生まれる前に、沖縄でこんなことが起きてたのか……と、知られざる日本を知る、いい機会となった。 うしさんという、一市民の声が、沖縄中の人々を奮い立たせたことに、驚きと、尊敬と、こうでなくちゃ!という思った。 自分に何ができるのか分からないけど、おかしいと思ったことには、しっかり、声を上げていかなきゃなって思い知らされた。 4.
強豪アメリカとの接戦を制した日本[写真]=Getty Images 国内外のバスケ情報をお届け!
佐田丸の初球を二階堂が本塁打にするが、ホーム以外のベースを踏み忘れるという大失態を披露する。続く犬島たち緑山ナインは花岡の「目立って勝って全日本選抜としてアメリカに行く」という決心に「アメリカ、アメリカ、アメリカ〜」と呪文を唱えながら国明館を打ち砕く。しかし、優勝を目前にしたその時…!?
劇場公開日 2021年7月17日 作品トップ 特集 インタビュー ニュース 評論 フォトギャラリー レビュー 動画配信検索 DVD・ブルーレイ Check-inユーザー 解説 米コロラド州の砂漠の地に作ったコミューンで暮らすラッパーたちを捉えたドキュメンタリー。アメリカ中西部コロラド州のクレストーン。かつて先住民族ナバホ族が暮らしたこの地は、現在はスピリチュアリストたちの聖地となっている。映画作家マーニー・エレン・ハーツラーは、クレストーンにコミューンを作って大麻を栽培しながらSoundCloudラッパーとして活動する高校時代の同級生たちに会いに行く。持続可能なユートピア作りを目指す彼らは物質社会を批判するが、現実を見ようとはしない。やがてコミューンに山火事が近づくと、彼らのユートピアは綻びを見せ始める。アメリカのオルタナティブバンド「アニマル・コレクティブ」が初めて映画音楽を手がけた。 2020年製作/73分/アメリカ 原題:Crestone 配給:サニーフィルム オフィシャルサイト スタッフ・キャスト 全てのスタッフ・キャストを見る U-NEXTで関連作を観る 映画見放題作品数 NO. 1 (※) ! まずは31日無料トライアル 真珠のボタン ドキュメンタリー映画 100万回生きたねこ pina ピナ・バウシュ 踊り続けるいのち ※ GEM Partners調べ/2021年6月 |Powered by U-NEXT 関連ニュース アメリカの若者たちが行き着いたユートピア、ディストピアを映す「クレストーン」「ヴィクトリア」全国公開 2021年6月9日 砂漠で大麻を育てるラッパー達の共同体映す アニマル・コレクティブが音楽担当 「クレストーン」日本初上映 2021年5月13日 関連ニュースをもっと読む フォトギャラリー (C)This is Just a Test / Memory Production 映画レビュー すべての映画レビューを見る(全1件)
05, loss='deviance', max_depth=4, max_features=0. 1, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0. 0, min_impurity_split=None, min_samples_leaf=17, min_samples_split=2, min_weight_fraction_leaf=0. 0, n_estimators=30, presort='auto', random_state=None, subsample=1. 0, verbose=0, warm_start=False) テストデータに適用 構築した予測モデルをテストデータに適用したところ、全て的中しました。 from trics import confusion_matrix clf = st_estimator_ confusion_matrix(y_test, edict(X_test)) array([[3, 0, 0], [0, 8, 0], [0, 0, 4]], dtype=int64) 説明変数の重要度の算出 説明変数の重要度を可視化した結果を、以下に示します。petal lengthが一番重要で、sepal widthが一番重要でないと分かります。 今回の場合は説明変数が四つしかないこともあり「だから何?」という印象も受けますが、説明変数が膨大な場合などでも重要な要素を 機械的 に選定できる点で価値がある手法です。 feature_importance = clf. feature_importances_ feature_importance = 100. 0 * (feature_importance / ()) label = iris_dataset. 【Pythonプログラム付】非常に強力な決定木のアンサンブル法ーランダムフォレストと勾配ブースティング決定木ー | モータ研究者の技術解説. feature_names ( 'feature importance') (label, feature_importance, tick_label=label, align= "center")
こんにちは、ワピアです。😄 今回は、機械学習モデルの紹介をしたいと思います。 この記事では、よく使われる勾配ブースティング木(GBDT)の紹介をします! 勾配ブースティング木とは 基本的には有名な決定木モデルの応用と捉えていただければ大丈夫です。 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)と略されますが、もしかしたらより具体的なライブラリ名であるxgboost、lightgbmの方が知られているかもしれません。コンペとかでよく見ますよね。 コンペでよく見られるほど強力なモデルなので、ぜひ実装できるようにしましょう! GBDTの大まかな仕組み 数式を使って説明すると長~くなりそうなのでざっくり説明になります。 基本原理は以下の2点です。 1. 目的変数(求めたい結果)と予測値との誤差を減らす ように、決定木で学習させる。 2.1を繰り返しまくって、誤差を減らす 前の学習をもとに新たな学習を行うので、繰り返せば繰り返すほど、予測精度は上がります! モデル実装の注意点 良い点 ・欠損値をそのまま扱える ・特徴量のスケーリングの必要なし(決定木なので大小関係しか問わない) スケーリングしても大小は変わらないので効果がないため、、、 ・カテゴリ変数をone-hot encodingしなくてOK これいいですよね、ダミー変数作るとカラムめちゃくちゃ増えますし、、、 ※one-hot encodingとは カテゴリ変数の代表的な変換方法 別の記事で触れます!すみません。 注意すべき点 ・過学習に注意 油断すると過学習します。トレーニングデータでの精度の高さに釣られてはいけません。 いよいよ実装! それでは、今回はxgboostでGBDTを実現しようと思います! 勾配ブースティング決定木を用いた橋梁損傷原因および補修工法の推定と分析. import xgboost as xgb reg = xgb. XGBClassifier(max_depth= 5) (train_X, train_y) (test_X, test_y) 元データをトレーニングデータとテストデータに分けたところから開始しています。 これだけ? ?と思ったかもしれません。偉大な先人たちに感謝・平伏しております😌 最後に いかがだったでしょうか。 もう少し加筆したいところがあるので、追記していきたいと思います。 勾配ブースティング木は非常に強力ですし、初手の様子見として非常にいいと思います。パラメータをチューニングせずとも高精度だからです。 ぜひ使ってみてはいかがでしょうか。 何かご質問や訂正等ございましたら、コメントにお願いします!
給料の平均を求める 計算結果を予測1とします。 これをベースにして予測を行います。 ステップ2. 誤差を計算する 「誤差1」=「給料の値」ー「予測1」で誤差を求めています。 例えば・・・ 誤差1 = 900 - 650 = 250 カラム名は「誤差1」とします。 ステップ3. 誤差を予測する目的で決定木を構築する 茶色の部分にはデータを分ける条件が入り、緑色の部分(葉)には各データごとの誤差の値が入ります。 葉の数よりも多く誤差の値がある場合は、1つの葉に複数の誤差の値が入り、平均します。 ステップ4. アンサンブルを用いて新たな予測値を求める ここでは、決定木の構築で求めた誤差を用いて、給料の予測値を計算します。 予測2 = 予測1(ステップ1) + 学習率 * 誤差 これを各データに対して計算を行います。 予測2 = 650 + 0. 1 * 200 = 670 このような計算を行って予測値を求めます。 ここで、予測2と予測1の値を比べてみてください。 若干ではありますが、実際の値に予測2の方が近づいていて、誤差が少しだけ修正されています。 この「誤差を求めて学習率を掛けて足す」という作業を何度も繰り返し行うことで、精度が少しずつ改善されていきます。 ※学習率を乗算する意味 学習率を挟むことで、予測を行うときに各誤差に対して学習率が乗算され、 何度もアンサンブルをしなければ予測値が実際の値に近づくことができなくなります。その結果過学習が起こりづらくなります。 学習率を挟まなかった場合と比べてみてください! ステップ5. 再び誤差を計算する ここでは、予測2と給料の値の誤差を計算します。ステップ3と同じように、誤差の値を決定木の葉に使用します。 「誤差」=「給料の値」ー「予測2」 誤差 = 900 - 670 = 230 このような計算をすべてのデータに対して行います。 ステップ6. ステップ3~5を繰り返す つまり、 ・誤差を用いた決定木を構築 ・アンサンブルを用いて新たな予測値を求める ・誤差を計算する これらを繰り返します。 ステップ7. 最終予測を行う アンサンブル内のすべての決定木を使用して、給料の最終的な予測を行います。 最終的な予測は、最初に計算した平均に、学習率を掛けた決定木をすべて足した値になります。 GBDTのまとめ GBDTは、 -予測値と実際の値の誤差を計算 -求めた誤差を利用して決定木を構築 -造った決定木をそれ以前の予測結果とアンサンブルして誤差を小さくする→精度があがる これらを繰り返すことで精度を改善する機械学習アルゴリズムです。この記事を理解した上で、GBDTの派生であるLightgbmやXgboostの解説記事を見てみてみると、なんとなくでも理解しやすくなっていると思いますし、Kaggleでパラメータチューニングを行うのにも役に立つと思いますので、ぜひ挑戦してみてください。 Twitter・Facebookで定期的に情報発信しています!
3f} ". format ((X_train, y_train))) ## 訓練セットの精度: 1. 000 print ( "テストセットの精度: {:. format ((X_test, y_test))) ## テストセットの精度: 0. 972 ランダムフォレストはチューニングをしなくてもデフォルトのパラメータで十分に高い精度を出すことが多い。 複数の木の平均として求めるため、特徴量の重要度の信頼性も高い。 n_features = [ 1] ( range (n_features), forest. feature_importances_, align = 'center') ((n_features), cancer.