df.copy()属性用と目的変数用にデータを分割するため、df_X(属性用)とdf_Y(目的変数用)の2つのデータフレームにコピーします。その後不要な列を削除していきます。df_X.drop('Target',axis=1)属性データにTargetの列は不要となるので、列を削除します。axis=1とは列を示しています。条件のデータを表示するdf_X.head()一旦表示してみましょう。期待通りのデータとなっています。df_Y.drop(drop_idx,axis=1)目的変数のみ取り出すため、その他の不要な列は削除しています。条件のデータを表示するdf_Y.head()一旦表示してみましょう。期待通りのデータとなっています。これらの手順にてExcelから読み込んだデータはPandasのデータとして格納されています。この後は通常の機械学習の手順と同一になります。split(df_X,df_Y,train_size=0.8,test_size=0.2)訓練データと評価用データに分割します。今回は8:2で分割することにします。warm_start=False)ロジスティック回帰を用いて機械学習を行っていきます。精度の計算print(metrics.accuracy_score(y_test,y_pred))0.93333333333310.933333333333評価の実行です。今回の正答率は93%でした。このようにExcelから読み出したデータについても機械学習を行うことができました。Excelを使用したデータを用いて機械学習を行う場合はほぼ同一の手順で実行することができるので、持っているExcelデータを用いていろいろ試してください。画像認識など画像を用いた判定を行う場合、jpgなどの画像データを読み込みますが、それらの画像データはnumpy配列の形式に変更する必要があります。機械学習としてあやめの分類を決定木を用いて行っていきます。単純パーセプトロンを用いて論理演算を行ってみます。単純パーセプトロンの概要については以下の記事を参照してください。機械学習として3種類のワインの科学的特徴を決定木を用いて行っていきます。...PREVExcel形式のデータをPandas形式に変換するNEXTPandas形式のデータをCSV形式に変換する新着記事一覧AIプログラミング2019/7/7Windows環境でAIによる画像編集が可能なFE-GANを試してみるAIプログラミング2019/02/19猫の動画を対象にディープラーニングの特徴量を可視化してみるAIプログラミング2019/02/11VGG16モデルを使用してオリジナル写真の画像認識を行ってみるAIプログラミング2019/02/03VGG16ネットワークの各レイヤの特徴を可視化するAIプログラミング2019/01/27Scikit-Learnの識別器をループで一気に適用させるプロフィールでんだろ。ほしかま大好き室内飼い猫10才。未知の世界の興味があり、飼い主の目を盗んで脱走をすることもしばしば。@Technology_AI飼い主も未知の世界の興味があり、京都や奈良などの寺院巡りを楽しみながら旅行に行く一方、AIでの画像変換を勉強しながらブログを書いています。