初学者のためのプログラミング学習サイト判別モデルコーンフレーク判別モデルの作り方2019年12月25日カテゴリ:Python機械学習さて先日のM-1グランプリみなさん見ましたか?自分は「かまいたち」を優勝予想したのですが見事に外れました!!!!見事王者に輝いたのは初出場の精鋭ミルクボーイこのネタが優秀すぎたので判別モデルを作ってみました。解説動画はこちらまずはデータです。ミルクボーイのネタをみて文字起こし!!データ化します。おかんがではないと言えばちゃうこいつをそのままコピーしてcsvファイル化してもらえばできると思います。できたらモデル作りに入ります。Tokenizer()お次はデータの読み込みです。pd.read_table('corn_model_data.csv')df.head()データが読めたら次は辞書を作ります。このモデルは形態素解析を用いて文章を単語化し、その単語をモデル用に使います。単語辞書を先に作ります。word_dict[key]=0さて用意ができたら学習データの作成に入ります。df['かどうか'].replace({'コーンフレーク':1,'違う':0})目的変数は0,1でないといけないのでコーンフレークを1,違えば0にして設定します。次に元のデータの文章を形態素解析して単語が有れば1,なければ0と言うデータフレームを作り元のデータフレームに結合します。pd.concat([df,tf_df],axis=1)これでデータは揃いました。学習用には説明変数と目的変数が必要なのでいらないものを除外して設定します。data_df['y']次は学習ですね機械学習史上最も雑な判別モデルの作成です。全部データ使ってモデルを作ります。22]]判別モデルの検証も適当にしていますが正解率100%と言うギャグのようなモデルが出来上がります。最後にこのモデルを使えるようにしましょう!!!ここではwidgetを使ってjupyter上で使えるようにしています。print()interact(callback,word='')実行してみると入力値に対して判別結果が出力されます。はいこのような判別モデルですがデータさえあればなんとかなるもんですねまあ、学習用のデータに用いたものしかコーンフレーク認定されない雑な学習モデルですが初学者の学習用にはなかなか面白いかもしれません。驚きましたねーーーその他の細かい予想は当たったのでデータからお笑いに関する予測するということも面白い研究分野の一つになっています。CodeWhispererで爆速コーディングコーディングに迷った際に役に立ちWEB検索する時間を無くして作業時間を効率化できます。