人工知能 scikit-learn 分類器10種を同一条件で比較してみた【Breast Cancer データセット】
scikit-learnの代表的な分類器10種類をBreast Cancerデータセットで同一条件・同一前処理のもと比較。Accuracy・ROC-AUC・学習時間を軸に、実務での選び方や閾値調整の考え方まで解説します。
2026-02
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プログラミング サポートベクターマシン（SVM）完全解説：機械学習の強力な分類器を理解する
サポートベクターマシン（Support Vector Machine、SVM）は、機械学習の中でも特に強力で理論的に美しいアルゴリズムの一つです。画像認識、テキスト分類、医療診断など、様々な分野で高い性能を発揮し、深層学習が台頭する前は「最...
人工知能 【Python】太宰治と芥川龍之介を97%の精度で識別するAIを作ってみた（TF-IDF + SVM）
Pythonとscikit-learnを用いて、文学作品の著者識別（太宰治・芥川龍之介）を行う機械学習モデルを構築しました。TF-IDFとSVMを組み合わせ、正解率97%を達成。係数分析により判明した「AIが注目した文体の違い（言う vs 云う）」についても考察します。