XGBoost
つまりなにしたの？ 前回XGBoostを使ってクラス分類ができることを確認した。今度は、アヤメのがく弁の長さをそれ以外の要素から予測する回帰問題として扱ってみる。 一応RMSEとして評価して寄与率の可視化も行った。
つまりなにしたの？ せっかく導入したXGBoostがちゃんと使えるのか試すために、機械学習のHello Worldとも言えるIrisデータ（アヤメの花弁とかのデータ）を使ってアヤメの種類がどれだけ当てられるのか試してみた。特徴量の寄与度合いや木の可視化もしてみる…
つまりなにしたの？ せっかく導入したXGBoostがちゃんと使えるのか試すために、機械学習のHello Worldとも言えるIrisデータ（アヤメの花弁とかのデータ）を使ってアヤメの種類がどれだけ当てられるのか試してみる。
つまりなにしたの？ XGBoostをシステムのPythonではなく、pyenvのPythonにインストールした。 なおMacOS High Sierraの場合
