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【matplotlib】imshowで二次元リストを画像表示:入力データ形式とカラーマップ(cmap)、透明化(alpha)[Python]
Matplotlibで二次元リストを画像表示 前回、Matplotlibライブラリのmatshowの解説をしました。 今回はその元となった関数「imshow」の解説を行っていきたいと思います。 ただこのimshowは結構色々なオプションがあるので、使いそうなものや私が試して理解... -
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【matplotlib】matshowで二次元リストを画像表示[Python]
Matplotlibで二次元リストを画像表示 前回、機械学習ライブラリScikit-learnの手書き数字のデータセットに含まれるデータを画像表示してみました。 そこでMatplotlibの中で二次元リストを画像表示する関数「matshow」を使いましたが、この関数が一体どうい... -
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【Scikit-learn】手書き数字のデータセットのデータを画像化[Python]
機械学習ライブラリScikit-learn 前回、機械学習ライブラリScikit-learnの手書き数字のデータセットの解説を行いました。 ただ手書き数字のデータセットということで、画像のデータセットだと期待していたのですが、残念ながら数値データになってしまって... -
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【Scikit-learn】手書き数字のデータセットを確認[Python]
機械学習ライブラリScikit-learn 前回、前々回はちょっと寄り道してMatplotlibで円グラフを表示する方法を解説しました。 今回から再度、機械学習ライブラリScikit-learnに戻り、新しいデータセットに挑戦していこうと思います。 ということで今回から「手... -
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【matplotlib】円グラフを表示する基本とラベル表示、デザインの変更の仕方[Python]
Matplotlibで円グラフを表示 前回まで機械学習ライブラリScikit-learnの糖尿病患者のデータベースを色々といじってきました。 その中で円グラフを使う場面があったのですが、とりあえず最低限の使い方だけ紹介して、詳しい解説を後回しにしていました。 と... -
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【Scikit-learn】糖尿病患者のデータセットで特徴量の掛け合わせがいい特徴量になるか検討[Python]
機械学習ライブラリScikit-learn 前回、機械学習ライブラリScikit-learnで、全ての特徴量を二乗して新たな特徴量として、良い特徴量となりそうか、相関マップをみてみました。 今回はそれぞれの特徴量を掛け合わせて、よい特徴量となるか試してみたいと思... -
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【Scikit-learn】糖尿病患者のデータセットで特徴量の二乗がいい特徴量になるか検討[Python]
機械学習ライブラリScikit-learn 前回、機械学習ライブラリScikit-learnで複数の機械学習モデルで特徴量全ての組み合わせを試し、RidgeRegressionモデルに対して使われやすい特徴量をグラフ化して分析してみました。 残念ながら前回の検討はいい結果となら... -
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【Scikit-learn】糖尿病患者のデータセットで複数の機械学習モデルで特徴量の全組み合わせを試して、グラフ化(分析編)[Python]
機械学習ライブラリScikit-learn 前回、機械学習ライブラリScikit-learnで複数の機械学習モデルで特徴量全ての組み合わせを試し、RidgeRegressionモデルに対して使われやすい特徴量をグラフ化するプログラムを作成しました。 今回はそのプログラムを使って... -
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【Scikit-learn】糖尿病患者のデータセットで複数の機械学習モデルで特徴量の全組み合わせを試して、グラフ化(プログラミング編)[Python]
機械学習ライブラリScikit-learn 前回、機械学習ライブラリScikit-learnで複数の機械学習モデルで特徴量全ての組み合わせを試し、使われやすい機械学習モデルを円グラフで表示してみました。 今回はそこからもう一歩進めて、使われやすいモデルのなかで、... -
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【Scikit-learn】糖尿病患者のデータセットで複数の機械学習モデルで特徴量の全ての組み合わせを検討(再チャレンジ)[Python]
機械学習ライブラリScikit-learn 前回、機械学習ライブラリScikit-learnで複数の機械学習モデルで特徴量全ての組み合わせを試すためのプログラムに円グラフで表示する機能を追加しました。 今回はそのプログラムを使って、新しい指標を使い、複数の機械学...