出典: フリー多機能辞典『ウィクショナリー日本語版(Wiktionary)』 ナビゲーションに移動 検索に移動 日本語 [ 編集] 成句 [ 編集] 明 鏡 止 水 (めいきょうしすい) (「 明鏡 」とは曇りのない澄んだ鏡、「 止水 」は静かに澄み、たまっている水)何の 邪念 も無く、静かに 落ち着き 澄み 切っている心の状態。 「 鏡止水&oldid=1045919 」から取得 カテゴリ: 日本語 日本語 成句 四字熟語
辞書 国語 英和・和英 類語 四字熟語 漢字 人名 Wiki 専門用語 豆知識 国語辞書 品詞 名詞 「止水」の意味 ブックマークへ登録 出典: デジタル大辞泉 (小学館) 意味 例文 慣用句 画像 し‐すい【止水】 の解説 1 流れないでじっととどまっている水。たまり水。「明鏡止水」 2 水の流れを止めること。「止水栓」→ 吐水 止水 の慣用句・熟語(2) しすいせん【止水栓】 蛇口とは別に設けられた、水道の水を止めるための栓。ふつう、洗面台の下やトイレのタンク付近に設置される。 しすいばん【止水板】 1 豪雨・高潮などの災害時に、建物や地下街に水が流れ込むのを防ぐ板。 2 浸水・漏水を防ぐために、コンクリートの継ぎ目に埋め込む板。 止水 の前後の言葉 辞す ジスアート シスアド 四垂 死水 私水 止水 の関連Q&A 出典: 教えて!goo レモンサワーの素 25% 400mlのグラスに炭酸水を 8割程入れてレモンサワーの素を1割程入れた時 レモンサワーの素 25% 400mlのグラスに炭酸水を 8割程入れてレモンサワーの素を1割程入れた時 アルコール度数は、いくつになるのでしょうか? 宜しくお願いします。 鳥レバーを半生で食べてしまいました。すぐに水を大量に飲んで吐き出しましたが他にできる ネットで拾ったレシピで、 鳥レバーを沸騰したお湯に20分つけておくだけの 「とろレバー」を作って食べました。 はじめてではなく何度も作って食べたことがあるのですが、今回はお湯... 自動水やり機 昼間だけ1時間おきにスプリンクラーだす方法はありますか? (ハダニ対策で、1 自動水やり機 昼間だけ1時間おきにスプリンクラーだす方法はありますか? 止水とは - コトバンク. (ハダニ対策で、1回に2〜3分水を流したい) 大体、市販のものだと1日2回までみたいです。 自分で作る方... もっと調べる 新着ワード 大阪国際工科専門職大学 光工学 ランゲル山脈 介護保険外サービス エアシーバトル 乳腺MRI アイフォーントゥエルブプロマックス し しす しすい gooIDでログインするとブックマーク機能がご利用いただけます。保存しておきたい言葉を200件まで登録できます。 gooIDでログイン 新規作成 閲覧履歴 このページをシェア Twitter Facebook LINE 検索ランキング (8/2更新) 1位~5位 6位~10位 11位~15位 1位 マンマミーア 2位 リスペクト 3位 蟻の門渡り 4位 驚き桃の木山椒の木 5位 エペ 6位 計る 7位 グレコローマンスタイル 8位 雨風食堂 9位 フルーレ 10位 グレコローマン 11位 日和る 12位 ブースター効果 13位 精精 14位 干満 15位 カイト 過去の検索ランキングを見る Tweets by goojisho
ワニ vs 人間 で この BGM 流れて 大草原 や 25 2021/08/01(日) 13:15:57 ID: KH28t5kzLN 負けられない戦いを熱く盛り上げる曲がほしいときに 真 っ先にあがる曲だね。これが BGM になると大概の戦いは熱く燃えるものになる。まさに 名曲 !
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621となっており、あまり高い予測精度にはなりませんでした(今回のような成功か失敗かの2値分類ではランダムに半々に分けた時のAccuracy score=0.
699 → 追加後 0. 871 AUC:追加前 0. 651 → 追加後 0. 904 混同行列を見ると、1st tryでは失敗と予測したプロジェクトが実際は成功しているケースが多かったですが、支援者数も特徴量に加えた3rd tryでは失敗と予測したプロジェクトが実際は成功しているケースが大きく減少して、予測精度が上がっていることが分かります(実際に失敗しているプロジェクトを予測で失敗と分類できている)。 ランダムフォレストによる特徴量の重要度比較 ランダムフォレストという機械学習アルゴリズムで、各特徴量の重要度を出してみると、支援者数(supporter)の重要度が他の特徴量と比べて非常に大きいことが分かります。 その後に目標額(goal)と支援金単価(each_amount_***)が同じ程度の重要度で並んでいます。 ちなみにランダムフォレストを使って学習させたモデルでは、Accuracy scoreが0. 91となっており、決定木よりも更に精度よく予測できていました。 3rd try 決定木の分類可視化 3rd tryの決定木モデルの分類を可視化しました。 今回の決定木の深さでは、支援者数と目標額のみで分類していることが分かります。 先ほどと同じようにdtreevizを使って、分類の結果をグラフ化しました。 円グラフを見ると、支援者数を特徴量に追加することで、1st tryよりも成功と失敗のプロジェクトがきれいに分かれていて、分類精度が上がっていると考えられます。 3rd tryの分類を見てみると、まず、目標額が78200円よりも大きい場合、支援者数を14. 5人より多く集めることができないと、成功率は5. 8%と非常に低くなります。 次に目標額が22万8000円の場合、支援者数を14. 5〜30. 5人集めることができれば、成功率は70. 2%と比較的高いですが、22万8000円よりも大きく目標額を設定すると成功率は22. 7%とだいぶ下がってしまいます。 目標額が78万8800円以下の場合、支援者数を30. いまさら聞けない、クラウドファンディングの成功率とは？. 5〜68. 5人集めることができれば、成功率は75. 6%となっています。また、支援者数を68. 5人よりも多く集められる場合は、目標額が104万円以下であれば、成功率が95.