これにより、例えば iris データをXGboostの3-foldクロスバリデーション、エラー率評価でフィッティングさせたければ以下のように書くことでハイパーパラメーターである eta, max_depth, nround, subsample, bytree をベイズ最適化でチューニングしてくれます。

res0 <- xgb_cv_opt(data = iris,
                   label = Species,
                   objectfun = "multi:softmax",
                   evalmetric = "merror",
                   classes = 3,
                   n_folds = 3)

データセット名、ラベルの列名、XGboostのモデルを組むのに必要なこと、何回クロスバリデーションするかを書けば勝手にやってくれます。

ベイズ最適化そのものについては、hoxo_mさんの資料が分かりやすいと思います。

機械学習のためのベイズ最適化入門 from hoxo_m

www.slideshare.net

2017-09-18

Pythonでshapefileから逆ジオコーディング

Python 地理データ

はじめに

緯度経度から住所(市区町村・番地)を求める逆ジオコーディングですが、Rを使ったバージョンは以前書きました。

y-mattu.hatenablog.com

また、上記は市までわかっているバージョンだたのですが、そもそもの県や市を求めたいときは以下も参考になります。

qiita.com

今回は市までわかってるverをPythonでやってみます。

2017-09-17

Shiny で文字を入力してボタンでUIに反映させるにはeventReactive

R shiny

最近、仕事でShinyアプリケーションを作るようになったのですが、ちょこっとはまったのでメモ。 shiny の基本のキは分かってる人向けです。

Shiny での文字入力

まず、Shiny で文字入力してボタンを押すとUIに反映されるを実現するには r - Create a data frame using text input in Shiny - Stack Overflow にあるように ui.R と server.R を以下のように設定するとできます。

2017-09-11

Python3でカレントディレクトリ内のzipファイルを全て、zipのファイル名でディレクトリを作って解凍する

Python ファイル操作

タイトルが長くなってしまったけど、なぜかこんな単純なことが3系で書かれたものが見つからなかったので備忘録的に(あったらゴメンなさい)。

import os
import zipfile
import glob

for i in glob.glob('*.zip'):
    with zipfile.ZipFile(i, 'r') as zf:
        dirname = i.rstrip('.zip')
        zf.extractall(dirname)