今日のテーマは、「アヤメを分類する機械学習プログラム」です。(これも有名な題材ですね。)題材アヤメを分類するプログラムです。アヤメの品種を分類するのに関係しているデータがGitHubに公開されているので、このデータ(csvファイル)をダウンロードして使いましょう。アヤメデータのCSVデータ↑をクリックし、ブラウザに表示されたCSVデータを「右クリック」して保存してください。データを見てみようヤマメの分類に関係する特徴が数値化されていますね。「がく片の長さ」「がく片の幅」「花びらの長さ」「花びらの幅」の4つありますね。「アヤメの品種名」は、正解ラベルです。アヤメの品種としては、「Iris-Setosa」「Iris-Versicolor」「Iris-Virginica」の3つに分類されるそうです。引用)では、未知のデータに対し、3つのうちのどれかに分類する機械学習プログラムを書いていきましょう。ゴールまでのステップ「iris.csv」を読み込む。読み込んだアヤメのCSVデータには、正解ラベルが付いているので分離する。全データのうち70%を訓練用データに、30%を判定用データに分ける。訓練用データを使って学習させる。判定用データ(未知のデータという想定)を与え、正しく分類できたか?を評価する。学習に使うアルゴリズムは、サポートベクターマシンを使います。アルゴリズムの選定については、↓の情報がわかりやすと思いました。インストールしましょう。(データの読み込みや統計量の表示、グラフ化などが楽にできる。iris_data.loc[:,["SepalLength","SepalWidth","PetalLength","PetalWidth"]]【Step3】全データのうち70%を訓練用データに、30%を判定用データに分ける。【Step3】全データのうち70%を訓練用データに、30%を判定用データに分ける。True)【Step4】学習する(アルゴリズムは、サポートベクターマシン(クラス分類)の1つであるSVCを使う。【Step4】学習する(アルゴリズムは、サポートベクターマシン(クラス分類)の1つであるSVCを使う。まあまあでしょうか、、、まとめ今回も、前回に引き続き、「機械学習の雰囲気」を感じてもらいました。つかめてきたのではないでしょうか?次回は、気象データをもとにした”予測”にチャレンジしてみたいと思います。