その3では、「loto6で期待値の高い数値の選び方はあるのか?」について以下の手順で分析・解析していきます。chainerを使ってニューラルネットワークを学習する手順を整理しました。大きな流れは以下です。Scikit-learnで学習した決定木(パターン分類)をGraphvizではなく、ETEというライブラリを使って可視化するモジュール(eteview)を構築してみました。Pythonにはscikit-learnという便利な機械学習モジュールがあり、これを用いて決定木学習が可能です。Pythonにはscikit-learnという便利な機械学習モジュールがありますが、この中のtreeを使って学習した決定木構造がどこに格納されているのかが分かりにくかったので整理しました。前回記事で検討した以下の要件定義を元にスクリプトを作成しました。GitHubにて、ソースコードを公開しています。ページの末尾に全ソースコードを載せています。Pythonで機械学習をするときに使うscikit-learn(恐らく、サイキットラーンと呼びます)には前処理用のライブラリであるpreprocessingが組み込まれています。Pythonで日本語を含むファイルを扱ったりグラフを書いたりしようとしたとき、初期設定ではうまく表示されないため、下手をすると数日間イライラすることになり時間がもったいないです。postsプロフィール兵庫県在住の30代データサイエンティスト。Pythonを使った機械学習等によるデータ分析や、ウェブアプリ等のシステム開発に取り組んでいます。