技術評論社発行の書籍『施策デザインのための機械学習入門』（Amazon）のサンプルコードです。
- 紙版発売: 2021年8月4日 / 電子版発売: 2021年7月30日
- 齋藤優太，安井翔太 著，株式会社ホクソエム 監修
- A5判／336ページ
- 定価3,278円（本体2,980円＋税10%）
- ISBN 978-4-297-12224-9
- 出版社サポートサイト: https://gihyo.jp/book/2021/978-4-297-12224-9
| ディレクトリ | 内容 |
|---|---|
| ch02 | 「2.3節 Open Bandit Pipelineを用いた実装」で用いた実装 |
| ch03 | 「3.5節 Pythonによる実装とYahoo! R3データを用いた性能検証」で用いた実装 |
| ch04 | 「4.3節 PyTorchを用いた実装と簡易実験」で用いた実装 |
| ch05 | 「5.4節 PyTorchを用いた実装と簡易実験」で用いた実装 |
本書で用いたPython環境はpoetryを用いて構築しています。リポジトリをgit cloneし、フォルダ直下でpoetry installを実行すると、本書と同じ環境を構築できます。
# リポジトリをclone
git clone https://github.com/ghmagazine/ml_design_book.git
cd ml_design_book
# poetryで環境構築
poetry install
# jupyter labを立ち上げ
poetry run jupyter labPythonおよび利用パッケージのバージョンは以下の通りです。
[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.9"
torch = "^1.9.0"
scikit-learn = "^0.24.2"
numpy = "^1.20.3"
matplotlib = "^3.4.2"
seaborn = "^0.11.1"
tqdm = "^4.61.1"
pytorchltr = "^0.2.1"
pandas = "^1.2.4"
obp = "^0.4.1"
jupyterlab = "^3.0.16"
これらのパッケージのバージョンが異なると、使用方法や挙動が本書執筆時点と異なる場合があるので、注意してください。