プログラミング

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Windows11でuru+git-bashでrbenv的なruby環境を構築できる

Windows11でmacっぽくrbenv的なruby環境を構築したい インストーラーで1つのバージョンのrubyを入れてもいいが、バージョンが上がったときのアップデートが面倒くさいし、下げるときもまた面倒くさい。。macを使っていたころはhomebrew経由でrbenvを入れれ...
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ランダムフォレストモデルの特徴量の相関関係と重要度を確認できる

ランダムフォレストモデルでの予測と実績が大きく乖離していた気象データと電力消費量の相関係数を出してみる# ファイルを再読み込みimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# データ読み込みdf = pd.read_csv("...
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作ったランダムフォレスト予測モデルで実データを元に予測してみた

日次の気象情報から電気消費量を予測するモデル現状の予測精度 2023年2月から2025年2月までの気象と電気使用量のデータで学習したランダムフォレスト予測モデルの精度は以下の通り。$ python predict_power_consumption.py# 予測と実際の差(誤差)...
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機械学習における線形モデルと非線形モデルの特徴と使い分けまとめ

何に対してどんな予測モデルを使えばいいのかをまとめてみた 日次の気象情報から電気消費量を予測するモデルを作っている中での疑問をまとめてみた。線形モデル(例:線形回帰、Lasso、Ridge) 線形回帰は「予測モデル」というよりも、比例関係や相関を「確認・定量化する」ための道具とし...
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日次の気象データから電力消費量を予測するモデルができる

日次の気象データから電力消費量と各種スクリプト日次の気象データから電力消費量を予測するモデルができるfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.ensemble import RandomFor...
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pandasによる外れ値の可視化と扱い方

元データとスクリプトpandasによる外れ値の可視化import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# CSVファイルの再読み込みdf = pd.read_csv('daily_weather_and_power_consump...
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sudachipyで「生の文章」に形態素解析をするには「表記ゆれ対策」が必要

sudachipyで『食べログ』のレビューを形態素解析してみたが「表記ゆれ」が多くて使い物にならなかった 『食べログ』に掲載されている「クチコミ」の内、その店の料理を具体的にほめているレビューを見つけて、それを「どれくらい具体的に書かれていて、これから初めて店に行く人にとって有用...
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sudachipyでユーザー辞書をビルドして使うまでのまとめ

インストール anaconda3環境を前提とする。 sudachipyのデフォルト辞書はsudachidict-coreになっているので、とりあえず入れておくと「辞書がないよエラー」がでない。conda install sudachipy# 辞書のインストールconda inst...
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Selenium::WebDriver::Error::SessionNotCreatedErrorの解決方法はChromeDriverとchromeブラウザのバージョンを合わせること

2025年3月2日:selenium問題が全体的に解決するかもしれない記事 driverのバージョン違いを含め、いろんな便利機能をサンプルコード付きでまとめてみた。エラー ローカルのrails環境にて以下のエラーが出た。Selenium::WebDriver::Error::Se...
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メモリ省力化設定を入れて「Selenium::WebDriver::Error::UnknownError: unknown error: session deleted because of page crash」が出ないようにする

2025年3月2日:selenium問題が全体的に解決するかもしれない記事 メモリ省力化を含め、いろんな便利機能をサンプルコード付きでまとめてみた。対応 rubyでseleniumインスタンス(Selenium::WebDriver::Chrome::Options)のメソッドを...
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