【続報】ついに勝利！？　弊社AI VS Scikit-Learnライブラリ

前回”やや負け気味”の判定で終わった

弊社AI VS Scikit-Learnライブラリ

しかし負けたままでは終われません。

負けた直後に弊社AIを強化改善しました。

それとアルゴリズムの致命的なミスを発見しました…。

そして前回はScikit-Learn側で用意しているアヤメデータを対象データとしましたが、

今回は公平を期して気象庁の天気データを対象データとしました。

気温、日照時間、気圧から天気を判別できるか？？

ただし気象庁の天気の判定は”晴後一時雨”などバリエーションが多すぎたので、

”晴後一時雨”→”晴”

のようにシンプルに直してあります。

今回は学習データの量は100、50、30で検証しました。
前回と同様1000回計算したときの平均正解率です。
以下が勝敗結果

勝敗結果

全勝でした！！

しかし今回は弊社AIも含めどのアルゴリズムも前処理やチューニングしていません。
なのでベストな結果同士を比較できたわけではありませんが、ここに一つベイズモデルの優秀さを示せたと思います。
【訂正】表の学習データですが、上から「50,100,120」となってますが、「100,50,30」の間違いでした。