機械学習結果のグラフ化が捗るライブラリ「Yellowbrick」

今まで、MatplotlibやExcelでやってました。

が、この記事を読むと、楽にグラフ化できそうです。

 【Python】 機械学習の可視化が捗るライブラリ「Yellowbrick」 - フリーランチ食べたい

どうやら、グラフ化に必要な設定のかなりの部分を自動で解釈してやってくれるっぽいですね。

リンク先で書かれているコードでは、ヒートマップをたったの3行で書いてました。

書式が、ちょうどscikit-learnのような感じ。X,Y軸データを入れて”Fit”させているだけのようです。それでグラフが作れちゃうとか、ちょっと気になるツールですね。

今、独学でまさに時系列データから「異常検知」できないかとごちゃごちゃとトライしているんですけど、次元圧縮して2次元化したデータをk-meansでクラスタリングさせて分類した数値で色を変えたいというときに、Matplotlibで書かせようとするとうまくいかず、Excelではやりづらくて困っていました。

可視化って大事。最近そう思います。

会社で早速、導入してみようかと思ってます。一応、備忘録がわりにここに載せておきます。

機械学習エンジニアになりたい人のための本 AIを天職にする