第6章　問題

第6章: 機械学習

50. データの入手・整形
51. 特徴量抽出
52. 学習
53. 予測
54. 正解率の計測
55. 混同行列の作成
56. 適合率，再現率，F1スコアの計測
57. 特徴量の重みの確認
58. 正則化パラメータの変更
59. ハイパーパラメータの探索

本章では，Fabio Gasparetti氏が公開しているNews Aggregator Data Setを用い，ニュース記事の見出しを「ビジネス」「科学技術」「エンターテイメント」「健康」のカテゴリに分類するタスク（カテゴリ分類）に取り組む．

50. データの入手・整形

News Aggregator Data Setをダウンロードし、以下の要領で学習データ（train.txt），検証データ（valid.txt），評価データ（test.txt）を作成せよ．

ダウンロードしたzipファイルを解凍し，readme.txtの説明を読む． 情報源（publisher）が”Reuters”, “Huffington Post”, “Businessweek”, “Contactmusic.com”, “Daily Mail”の事例（記事）のみを抽出する． 抽出された事例をランダムに並び替える． 抽出された事例の80%を学習データ，残りの10%ずつを検証データと評価データに分割し，それぞれtrain.txt，valid.txt，test.txtというファイル名で保存する．ファイルには，１行に１事例を書き出すこととし，カテゴリ名と記事見出しのタブ区切り形式とせよ（このファイルは後に問題70で再利用する）． 学習データと評価データを作成したら，各カテゴリの事例数を確認せよ．

51. 特徴量抽出

学習データ，検証データ，評価データから特徴量を抽出し，それぞれtrain.feature.txt，valid.feature.txt，test.feature.txtというファイル名で保存せよ． なお，カテゴリ分類に有用そうな特徴量は各自で自由に設計せよ．記事の見出しを単語列に変換したものが最低限のベースラインとなるであろう．