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【Tweepy】インストールとAPI設定、初ツイート[Python]
【Tweepy】 前回、Twitter APIを使用するため、Twitter Developersに登録して、API keyなど必要なキーの取得を行いました。 今回はTwitter APIをPythonで制御するためのライブラリ「Tweepy」のインストールと初期設定をしていきましょう。 そして今回の最... -
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【tweepy】Twitter API:Twitter Developersに登録[Python]
【Twitter API】 最近、3PySciの集客の一つとして、Twitterを頑張っている私。 そんな時、ふと思ったのが、TwitterをもしPythonから制御できたら、色々な便利ツールが作れるし、勉強になっていいのではないかということ。 そう思い立ったら、やってみなけ... -
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【Kaggle】タイタニック号乗客の生存予測(Ageの欠損値を修正 Name注目編3)[Python]
【Kaggle】 前回は機械学習・データサイエンスのプラットフォーム「Kaggle(カグル)」の「タイタニック号乗客の生存予測」のデータセットのNameの敬称の年齢分布を表示してみました。 今回は敬称の解析結果をもとにAgeの欠損値を修正し、機械学習・予想を... -
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【Kaggle】タイタニック号乗客の生存予測(Ageの欠損値を修正 Name注目編2)[Python]
【Kaggle】 前回は機械学習・データサイエンスのプラットフォーム「Kaggle(カグル)」の「タイタニック号乗客の生存予測」のデータセットのName、特に敬称を解析しました。 今回は前回の解析結果をもとにさらに解析を進めていきたいと思います。 というこ... -
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【Kaggle】タイタニック号乗客の生存予測(Ageの欠損値を修正 Name注目編1)[Python]
【Kaggle】 前回は機械学習・データサイエンスのプラットフォーム「Kaggle(カグル)」の「タイタニック号乗客の生存予測」のデータセットのAgeの欠損値をPclassに注目して分析してみました。 その結果、Pclassが「1」、「2」のものに関しては年齢分布を... -
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【Kaggle】タイタニック号乗客の生存予測(Ageの欠損値を修正 仮説からPclass注目編)[Python]
【Kaggle】 前回は機械学習・データサイエンスのプラットフォーム「Kaggle(カグル)」の「タイタニック号乗客の生存予測」のデータセットのAgeの欠損値を機械学習でなんとかしようとして失敗しました。 今回からはもう少し真面目に、データを解析していっ... -
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【Kaggle】タイタニック号乗客の生存予測(Ageの欠損値を修正 機械学習編)[Python]
【Kaggle】 前回は機械学習・データサイエンスのプラットフォーム「Kaggle(カグル)」の「タイタニック号乗客の生存予測」のデータセットのAgeの欠損値を重みありのランダムに設定してみました。 今回はAge(年齢)の欠損値を機械学習で予想できるのかを... -
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【Kaggle】タイタニック号乗客の生存予測(Ageの欠損値を修正 重みありランダム値編)[Python]
【Kaggle】 前回は機械学習・データサイエンスのプラットフォーム「Kaggle(カグル)」の「タイタニック号乗客の生存予測」のデータセットのAgeの欠損値をランダムに設定してみました。 今回もランダム値を使っていきますが、年齢が分かっている乗客の年齢... -
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【Kaggle】タイタニック号乗客の生存予測(Ageの欠損値を修正 ランダム値編)[Python]
【Kaggle】 前回は機械学習・データサイエンスのプラットフォーム「Kaggle(カグル)」の「タイタニック号乗客の生存予測」のデータセットのAgeの欠損値を一律に「30」修正してみました。 Age(年齢)は1309人のうち、263人のデータが欠損していましたが、... -
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【Kaggle】タイタニック号乗客の生存予測(Ageの欠損値を修正 平均値編)[Python]
【Kaggle】 前回は機械学習・データサイエンスのプラットフォーム「Kaggle(カグル)」の「タイタニック号乗客の生存予測」のデータセットのEmbarkedの欠損値を修正してみました。 今回からはAge(年齢)の欠損値を修正していきます。 と言うことでデータ...