2020-01-09TwitterSharePocketHatenaLINEコピーするどうも、solobochiです。前にお試し的にやってみたTensorFlowアヤメの学習について、(主に自分の覚え書きのために)まとめます。実行結果ソース【概要】アヤメの種類を機械学習によって分類する。・アヤメの種類とは?→1.Setosa(檜扇菖蒲)2.Versicolour(ブルーフラッグ)3.Verginica(バージニカ)の3種類。違いは、、よく分からない。Wikipediaによれば、、、。Versicolourは薬草かな?Versicolour、Verginicaはアメリカの種らしい。width(花びらの幅)の4変数。これらの情報をもとにして、アヤメの種類がSetosaなのか、Versicolourなのか、いやいやはたまたVerginicaなのか、を推測する。ちなみに、がく片、というのは、花びらの下の葉っぱのような部分のこと。使用環境Macbookpro(macOS10.14.2)python3.6.6VisualStudioCode1.32.3【方針】kerasのSequentialモデルを使って学習、分析を実施するはてな※kerasとは?👉TensorFlow上で動く機械学習フレームワーク、ニューラルネットワークライブラリ。layers)入力層にインプットデータを渡して中間層を経て学習して出力層でアウトプットする。:https://keras.io/getting-started/sequential-model-guide/改めて、では、早速。学習の流れは以下の通り。:評価方法("metrics"の直訳は指標)(Accuracy:正解率、Precision:精度、Recall、検出率、F値:F-measure)今回は正解率(Accuracy)を採用。:訓練データについて繰り返し実行する回数(全件で1単位×epochs回数)※batch_size:データセットを分割したサイズ(デフォルトは32。batch_size=1)print(score[1])<実行結果>実行結果は以下の通り。精度は、93.3%となりました。ちなみに、もう一度実行すると、、96.6%でした。訓練データの選び方によって若干の誤差が生まれています。model.evaluate(test_data,test_label,batch_size=1)print(score[1])(やってみてから結構な時間が経ってしまって記事にするのが若干面倒でした。していて後回しになったいたけれど、学びながらアウトプットしていくべきだな、と反省。新卒で大手IT企業へ就職して気付けば10年。・書評etc...詳しくは自己紹介記事にて。Mac)どうも、solobochiです。2019年に入ってからというもの、休日は割とpython触ってます。いってもまだ簡単なサンプルコードをなぞるだけですが。tensorflowauthorコメントを投稿するにはログインが必要です。コミット〜どうも、solobochiです。4/11にデータアントレプレナーフェロープログラムのe-Learningが開始されました。学んだことを色々とまとめていきたいと思います。Mac)どうも、solobochiです。2019年に入ってからというもの、休日は割とpython触ってます。いってもまだ簡単なサンプルコードをなぞるだけですが。先日、python仮想環境の構築をしたので、備忘も兼ねて残しておきます。AI人工知能2020/1/51ヶ月でG検定無事合格したので勉強法まとめましたどうも、solobochiです。先日(7/6(日))受験した、JDLA(日本ディープラーニング協会)認定のG検定資格に無事合格しました。合格率思ったより高かったな。プログラミング2020/1/5【プログラミング】Javaの学習-vol.1-どうも、solobochiです。今週からJava勉強中です。興味はあったものの、Javaは新人研修で少しかじった程度の素人レベルです。プログラミング2020/1/8[機械学習][python]アヤメの分類(TensorFlow)Part2-(RandomForest)どうも、solobochiです。新卒で大手IT企業へ就職して気付けば10年。・書評etc...詳しくは自己紹介記事にて。83ブログをメールで購読メールアドレスを記入して購読すれば、更新をメールで受信できます。AFFINGER5.。