Yellowbrickを使用した機械学習モデルの可視化と分析

1. パッケージのインストールと準備 Yellowbrickを使用するには、scikit-learnとmatplotlibというパッケージのインストールが必要です。詳細なインストール手順は、Yellowbrickの公式ドキュメントを参照してください。

2. データの準備と可視化 Yellowbrickは、scikit-learnとの統合が重要な特徴です。例えば、機械学習モデルの前に特徴分析を行うためのParallelCoordinatesという可視化ツールを使用して、高次元データセットを可視化することができます。以下は、その使い方の例です。

from yellowbrick.features import ParallelCoordinates
visualizer = ParallelCoordinates()
visualizer.fit_transform(X, y)
visualizer.show()

3. 分類モデルの評価と可視化 Yellowbrickは、分類モデルの評価と可視化にも役立ちます。例えば、ClassificationReportという可視化ツールを使用して、分類モデルの精度、再現率、F1スコアなどを表示することができます。以下は、その使い方の例です。

from yellowbrick.classifier import ClassificationReport
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
visualizer = ClassificationReport(model)
visualizer.fit(X_train, y_train)
visualizer.score(X_test, y_test)
visualizer.show()

4. 特徴間の相関の可視化 特徴間の相関を分析するために、Rank2Dという可視化ツールを使用することもできます。以下は、Pearson相関係数を計算して特徴間の相関を表示する例です。

from yellowbrick.features import Rank2D
visualizer = Rank2D(algorithm="pearson")
visualizer.fit_transform(X)
visualizer.show()

5. 回帰モデルの評価と可視化 回帰モデルの評価には、ResidualsPlotやPredictionErrorなどの可視化ツールを使用することができます。これらのツールを使用して、予測結果と実測値の間の誤差や残差を分析することができます。

以上がYellowbrickを使用した機械学習モデルの可視化と分析の方法の一部です。詳細な使い方や他の可視化ツールについては、Yellowbrickの公式ドキュメントを参照してください。