RINさんのお陰で、機械学習の入り口に立てて嬉しいです。 私のマックではjupyter-notebookで動かすと LightGBMがエラーになってしまい jupyterを諦めて、プログラムを書き起こして pythonで実行してみました。 lightgbm_tunerのところだけエラーになってしまい 今のところエラーが解消できてません。 RINさんが本書を書かれてから１年以上経ってると思いますので lightgbmで何か変更があったんでしょう。 今の時代は１年は一昔ですね〜 プログラムで書く場合に True_Pred_mapの最後に plt.show() を記載することになると思いますが、ここを return plt にして、True_Pred_mapを使うところで True_Pred_map(pred_df).show() にして、変更点少なくしました。 合ってるのかな・・・ これから実行時パラメータで 各機械学習処理を切り分けて 実行できるようにしようと思ってます。 ありがとうございました。

ネット情報で理解できなかったことが明確に説明されていて、お陰様で理解することができました。応用展開が可能であり、費用対効果の高い有用な情報で、おすすめです！

pairplot を使ってｘ軸、y軸をそれぞれ一つだけ指定して一つのグラフを描画する部分で悩みました。 最近のseabornのバージョンでは pairplotは複数の組み合わせで使うのに特化したのかもしれません。 そして一つのグラフを描画するのはつぎのようにやったらできました。 sns.scatterplot(x='Superplasticizer',y='Water',data=concrete_data) plt.show() 以上、情報提供でした。素晴らしいテキストありがとうございます。

構文よりもまずは動かしてみてから概念を説明する内容になっています。 どこから手をつけたらよいかわからない人には良い内容かと思います。 無料情報では手が届かない部分の説明があってよかったです。 価格もリーズナブルだと思います。

このクオリティーで、この値段は安すぎて、びっくりです！私自身はUdemyなどでも機械学習の動画を購入していますが、こっちは実戦向きな感じがしますね。まだ、ざっとなぞっただけですので、繰り返し、手を動かしながら勉強したいとおもいます！ありがとうございます！

とても勉強になりました！

新型コロナウイルスの影響で在宅勤務中ですが、これを機会に一度挫折したpythonを学び直そうと一念発起いたしました。いろいろなお勧めサイトの教材を拝見し購入しては失敗していましたが、ようやく超優良教材見つけました。知りたかった情報がすべて網羅されていて、この価格はなかなか無いと思います。今後の追加情報も期待したいです。

大学生ですが、これをつかって実験のレポートのデータ解析などにもつかえそうだと思いました！ また、値段が安すぎて恐縮してます汗 凄すぎる…