XGBoostのハイパーパラメータをチューニングする
MacにXGBoostをインストールして予測モデルを作成する - インストール編
XGBoostで予測モデルを作成していきます。
XGBoostとは
近年KaggleやKDDなどの機械学習界隈で予測精度がよいと評判のアルゴリズム、Gradient Boosting(勾配ブースティング、GBDTと呼ぶことが多い)をc++で実装したもので、計算が速いことが知られています。
GBDTとは弱学習器である決定木を作成し、誤って分類されたところは重みをつけてまた決定木を作成...と逐次決定木による学習を繰り返すことでモデルの精度を向上させるアルゴリズムです。(かものはしさんのブログがグラフィカルでわかりやすい)
XGBoostのインストール
理論的な部分はおいといて、分類精度がよいとゆうことでとりあえず使える状態にしたいと思います。Pythonのライブラリがあるので、それをMacにインストールします。
1. まず、XGBoostはコンパイルにc++が必要なため、gccとよばれるコンパイラをインストールします。けっこう時間かかります。
brew install gcc --without-multilib
2. あと、c++のコンパイルのためにこちらも必要です。
brew tap homebrew/boneyard
brew install clang-omp
3. あとはpipでインストールすればおっけーです。
pip install xgboost
次回はXGBoostでモデリングを行います。
参考
xgboost/python-package at master · dmlc/xgboost · GitHub
XGBoostをMac, CentOSにインストールする - Qiita
パッケージユーザーのための機械学習(12)：Xgboost (eXtreme Gradient Boosting) - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
ついに！！amexでApple Payが使える！
3/1にリリースがありましたね！アメックスでApple Payが使える時が来ました！
引用
ついに登場！アメックスで Apple Pay - アメリカン・エキスプレス（アメックス）
利用方法
Apple PayへのAmexカードの登録は、Walletアプリでカードをカメラで撮影し、カード情報を入力するだけです。
利用可能店舗
使えるお店はQUICPay™対応の店舗で、支払い時に"クイックペイで"と伝えて指紋認証したのち、リーダーにタッチすればよいとのこと。
ちなみに利用可能な店舗としてコンビニだとファミマやセブンイレブン、家電量販店でビックカメラ、タクシーで日本交通などなど、多方面で利用可能です。その他利用可能店舗はこちらをごらんください。
利用上限金額
一点注意しておきたいことは、店舗によって利用可能金額が異なることです。QUICPay＋マーク(下記右)のお店では2万円を超える高額利用も可能となっていますが、QUICPayマーク(下記左)のお店では2万円までです。
キャンペーン
現在amexではApple Pay利用キャンペーンを実施しています。4/30までに50,000円以上の利用で5,000円キャッシュバックされます。登録制となっており、先着20,000名限定です。早めにこちらから申し込みましょう！
参考
「パークハイアット東京」のフレンチ「ジランドール」でamexが使える
久々のデートではちゃんとしたところで食事をしたいですよね^^
週末は背伸びしてホテルでフレンチ。
新宿、パークハイアット東京のジランドールです。
窓際の席はいっぱいで、通されたのは謎のイラストが掛かる奥の席でした。景色求めるなら週末は予約しないとだめですね＞＜
コースは5,000円、7,500円、10,000円があります。もちろんアラカルトでの注文も可能。今回は7,500円のコース。
前菜はサワークリームとアボガドのソースの乗ったサーモン。
コーンのスープ。濃厚でうまかった！
焼きリンゴと鹿肉のグリル。
牛肉より柔らかくて臭みもなくて食べやすかったです。
デザートはイチゴのムース。
白いのはライム風味のメレンゲなんですが、パリパリした食感が良かとでした。
量が少ないかなーと思いながら食べていましたが、食後のコーヒー飲み終えると意外とお腹いっぱい。
新宿駅からだと歩くと10分くらいの場所で若干遠いのですが、無料送迎シャトルバスが出ています。
オフィス側からだと入り口がわかりにくくて、1Fのカフェの脇の階段を上ってからエスカレーターで41Fまで上がります。
Map
参考
