男のブログ俺は中卒だ。学歴なんて無くても生きていける。機械学習pythonsuckamon今回はPythonの機械学習ライブラリ「scikit-learn」で用意されているデータセットを使って、機械学習の「分類」をやってみる。機械学習には「回帰」や「分類」、「クラスタリング」などがあるが、今回おこなう「分類」は「教師あり学習」の一つで、過去の特徴量データを学習させたモデルを使って、新しく出現したデータをカテゴライズする手法だ。scikit-learnでは簡単に機械学習を試せるように、いくつかのサンプルデータセットがあらかじめ用意されており、今回はアヤメの品種データを使うことにする。アヤメは花びらの長さと、がくの長さにより3つの品種に分類することができるのだ。訓練用データとテスト用データに分けるモデルに学習させ、テストデータを評価するアヤメデータの読み込みscikit-learnから読み込む方法が一番簡単だ。以下の2行のコードでアヤメの特徴量データセットを読み込むことができる。load_iris()読み込んだデータは扱いやすくするため、pandasのデータフレームに変換しておこう。columns=data_set.feature_names)headで中身を確認すると次の結果が返る。widthは「花弁の長さと幅」を意味する。データの前処理データセットの読み込みを終えたら、データを「品種名」と「特徴量(がくと花弁の長さ)」に分ける。df訓練用データとテスト用データに分ける次にラベルと特徴量データをそれぞれ、訓練用データとテスト用データに分ける。引数のtest_sizeとtrain_sizeで、テスト・訓練のデータの振り分けを行い、shuffleオプションは振り分けのランダマイズを意味している。shuffle=True)モデルに学習させ、テストデータを評価する最後に、用意したモデルに訓練用データを与えて学習させれば完成だ。テストデータをモデルのpredict関数に与え、分類予測の的中率を確認してみよう。0.9666666666666667テストデータを機械学習モデルにより分類した結果、予測の精度は96.6パーセントの的中率であることが分かった。ボストンの住宅価格データセットを使...プロフィール中卒男15歳で熊本から単身大阪へ渡り、囲碁棋士になるための修行を積む。その後、紆余曲折ありプログラミングを学び職とする。現在プログラミングや統計、機械学習の勉強に合わせ、双子の育児に奮闘中。