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【Pillow(PIL)】画像のトリミング、サイズ変更、保存[Python]
Pillow(PIL) ブログを運営していて煩雑になるのは、画像の処理。 大きいままだとサーバーの容量を逼迫してしまうし、小さすぎたり、解像度が低すぎたりすると画像がみづらくなってしまいます。 3PySciでは撮影したり、スクリーンショットしたりした画像... -
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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・予想を行い... -
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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。 ということで... -
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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Age... -
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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て、... -
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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試し... -
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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分布... -
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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、欠損... -
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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の読... -
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【Kaggle】タイタニック号乗客の生存予測(Embarkedの欠損値を修正)[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Fareの欠損値を修正したデータで機械学習・生存予測し、データをKaggleに提出してみました。 今回はEmbarked(乗船地...