こんにちは！ 皆さんはXGBoostとLightGBMの二つをご存じですか？ 機械学習をやっている方は聞き慣れているフレームワークだと思いますが、 両者の違いを正しく理解できているでしょうか。 今回はこの二つのフレームワークの違いを解説していきます。 結論から話すと、XGBoostではLevel-wiseという決定木の作成方法を用いており、LightGBMではLeaf-wiseを用いています。Leaf-wiseでは決定木の分岐が少ないためそれを活用したLightGBMでは高速な計算が可能になります。 GBDTの計算手順を復習してから、両者の違いを理解していきましょう。 勾配ブースティング決定木とは 決定木 アンサンブル学習 勾配降下法 GBDTの計算手順 XGBoostとLightBGMの異なる点 Level-wise Leaf-wise ジニ不純度 その他のLightGBMの高速化の理由

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PythonやR対応の統合開発環境「JupyterLab 3.0」正式リリース。ビジュアルデバッガー搭載、レスポンシブ対応でモバイルデバイスの狭い画面でも使いやすく Project Jupyterは、オープンソースで開発されているWebIDE「JupyterLab 3.0」の正式リリースを発表しました。 JupyterLab 3.0 is released! - visual debugger - support for multiple display languages - table of content for notebooks - improved extension system. Check out the announcement blog post.https://t.co/pUBiZEYH4c — Project Jupyter (@ProjectJupyter) J

はじめに どうも。DI部@大阪オフィスのtamaです。 Alteryxの情報収集をしていたところ、簡単にテキストの感情分析できるツールが開発されていたことを発見したので、ちょっと使ってみました。 Score Sentimentについて Leveraging R to perform Sentiment Analysis in Alteryx - The Information Lab The Information Lab社のBen Moss氏が作成されたAnalytics Appです。指定したファイルのテキストを解析して、各感情に関するスコアリングを行ってくれます。 とりあえず使ってみた このツールはどういった仕組みで感情分析するものなのか…というのは後で見るとして、まずは使ってみます。 環境 Windows 10 Pro（Mac上のVM ware） Alteryx Designer 2

これまで、RとPythonは両方使える人が少なくないながらも開発陣やコミュニティの思想が違うせいもあってか、「Rは統計学向け」「Pythonは機械学習向け」的な住み分けが年々進み、特に機械学習関連の重要なフレームワーク・ライブラリ類はPython向けのみがリリースされることが多く、R向けにはリリースされないということが常態化している印象がありました。 そんな中、この9月にPythonの機械学習OSSを代表する2つのライブラリが相次いでR版パッケージを発表したので、個人的にはなかなか驚きました。中には「この2つがRに来たからにはもうPythonは触らない」と豪語する過激派の方もいらっしゃるようですが（笑）、それはさておき個人的な備忘録としてこの2つのR版パッケージを試してみた記録を記事として残しておこうと思います。 なお、以下のモデリングはほぼ何もチューニングを行っておりません。あくまでも「

はじめにスタートアップではおなじみのコホート分析を、サバイバル分析の手法を適用することによってどう簡単にできるか、RとExploratoryを使って紹介してみたいと思います。 もくじそもそもコホート分析とは何か？なぜサバイバル分析？使用するものサバイバル分析のためのデータの準備サバイバル・カーブを計算してみるコホート毎のリテンション・カーブを分析コホートのコホート最後にそもそもコホート分析とは何か？特にSaaS系のスタートアップだと、新規ユーザーの獲得数はさることながら、その獲得したユーザのうちどれくらいの割合のユーザーがプロダクト、またはサービスを使い続けてくれているのかというのは死活的に重要です。 こちらは、カスタマー・リテンション率というKPIとして多くの方がモニターしていると思います。 ここからもう一歩踏み入れて、そのカスタマー・リテンション率が時間とともにどう変化していくのかを理

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(Image by Pixabay) この記事は以下のオススメ書籍リスト記事のアップデートです。 毎回の断り書きで恐縮ですが、この記事では「データサイエンティストや機械学習エンジニアなどデータ分析の実務の専門家として」*1機械学習や統計分析を手掛けていきたいという、主に初級ないし中級ぐらいのスキルレベルの人たちにお薦めしたい書籍を、初級向け5冊・中級向け8冊及び細かいテーマ別に11冊、それぞれ挙げていきます。スタンスとしては相変わらず「当座の最終到達点を『中級』に置いた時に最初に読んで内容をマスターしておくべき書籍」を初級に置いているので、世の中のこの手のお薦め書籍リストに比べると若干ハードな内容のものが初級向けに多いかもしれません。 後はちょっと気が早いかもしれませんが、機械学習パートに関しては「AutoML時代にあっても実務の専門家であれば知っておくべき知識」を収めた書籍を選んでおきま

概要Brodersen, Gallusser, Koehler, Remy, & Scott (2015) により提案され, R で実装された時系列因果推論フレームワーク, CausalImpact は, シンプルで分かりやすい difference in differences (DID) の因果推定理論に基づいており, マーケティングイベントがもたらすインパクトを計測するツールとして紹介されている. しかし, DID が非常にシンプルであれるのは, 厳格な仮定を置いているからであり, 利用する際には多くの注意が伴う. そこで今回は, より発展的な理論について考察したことを垂れ流してみる. あとついでに tsibble パッケージの使い方とかも少しだけ触れている. この問題は CausalImpact の考案以前からある議論についても振り返る必要があるので, まず Rubin (1974

(pixabay.comより) １．背景とか Random Forest[1]とは、ランダムさがもつ利点を活用し、大量に作った決定木を効率よく学習させるという機械学習手法の一種です。SVMなどの既存の手法に比べて、特徴量の重要度が学習とともに計算できること、学習が早いこと、過学習が起きにくいこと（追記注釈１）などの利点が挙げられます。Kinectの姿勢推定に使われているらしいです。 最近、Random Forestをカジュアルに使う例が多く（特にうちの研究室）、一部パラメータやら出力やらがわからない人も多いと思います。使い方はTJOさんの資料[2]を読んでもらえれば理解できると思うし、詳細は波部先生の資料[3]をよんでもらえればわかると思います。 それで、いろいろな日本語の資料をいくら読んでも、Random Forestがもつ特徴の１つである、特徴量の重要度の詳細に関してはほとんどノータッ

(Background image by Pixabay) 最近また「データ分析をやるならRとPythonのどちらでやるべきか」という話題が出ていたようです。 言語仕様やその他の使い勝手という点では、大体この記事に書いてあることを参考にすれば良いと思います。その上で、人には当然ながら趣味嗜好がありますので、個々人が好みだと思う方を使えば良い話ではあります。 とは言え、僕自身もクソコードの羅列ながらこのブログにR & Pythonのコードを載せているということもあるので、便乗して今回の記事では僕個人の意見と感想も書いてみようと思います。いつもながらど素人の意見（特にPythonは本業ではない）なのと、自分がメインに使っているRでもtidyverseをほとんど使わないなど割とout-of-dateな使い方をしているということもあり、読んでいておかしなところなどあればどしどしご指摘くださると有難

はじめに 前回のネットワーク指標編に引き続き、共立出版のRで学ぶデータサイエンスシリーズのネットワーク分析を読み進めていきます。 今回は検定や指数ランダムモデルについてです。 個人的にはなかな面白かったトピックでした。 igraphとggraph、tidygraphパッケージを使える所は使ってきます。 また、こちらで掲載しているコードの詳細はgithubにあげています。 ※ネットワークをグラフと言ったり、ネットワークといったりしていてわかりにくいかもしれません。 ネットワークの統計的仮説検定 ネットワークでも仮説検定が行えます。 t検定等の統計的仮説検定では、分布を仮定しますが、ネットワークの密度等は次数等の条件により変化してしまうため、指標の分布は正確に得られないです。 そこで、帰無仮説に基づいてモンテカルロシミュレーションによりネットワークデータを発生させ統計量の分布を求める方法が用い

※タイトルで煽るのは良くないと思ったのでタイトルを変えました。 まだExcelで消耗してるの？Pythonによる自動集計ガイド 基礎編 - Qiitaを読んでいて（Rのが絶対便利…！）というお気持ちが強まってきたので勢い余って書きました。 はじめに PythonはColaboratoryで手軽に試せて非常に良いです。実は、RもColaboratoryから使うことができます。ColaboratoryにはRのカーネルが既に入っているのですが、表から見えないようになっているだけなのです。 そこで、見えるようにしたものを用意しました。 R Example - Colaboratory このノートブックを使えば、Rだってすぐ試せます（もうちょっと詳しい説明はColaboratoryでRやSwiftを使う - Qiitaをどうぞ）。 試して下さい。今すぐ。 使用するパッケージ 主にdplyrを使います

はじめに この記事は，Stan Advent Calendar 2018の15日目の記事です。 ネットワークメタ分析は，３つ以上の治療の比較が可能なメタ分析です。これまでよく行われていたメタ分析（一対比較のメタ分析）は，２つの治療間の直接比較の結果を統合するものでした（一対比較のベイジアンメタ分析については，こちらを参照ください）。一方，ネットワークメタ分析では，３つ以上の治療について，直接的な比較だけでなく，間接的な比較（別の２つ以上の治療薬の効果から，検討されていない２つの治療薬間の差を推定する）も行って，治療効果の統合をします。ネットワークメタ分析の利点としては，以下の３点があります。 間接比較ができる 間接と直接比較を統合し，より精度を高められる 複数の治療が比較でき，効果のランキングが作れる ネットワークメタ分析を学ぶ場合，『Network Meta-Analysis for D