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【Scikit-learn】SVMで学習させるデータの量を変えてみる［Python］
機械学習ライブラリScikit-learn 前回は機械学習ライブラリScikit-learnのiris（アヤメ）のデータセットをmlxtendを使って分類の境界を可視化してみました。 今回は機械学習に用いるデータの量を変えた場合、正解率にどのように影響が出るのかを試してみま... -
【Scikit-learn】SVMで行った分類の境界をmlxtendで可視化［Python］
機械学習ライブラリScikit-learn 前回は機械学習ライブラリScikit-learnのiris（アヤメ）のデータセットの4種類の特徴量データを使って機械学習してみました。 次に特徴量のデータ数を変えて、正解率にどのような影響があるのかを試していきたいのですが、... -
【Scikit-learn】サポートベクターマシン（SVM）で機械学習［Python］
機械学習ライブラリScikit-learn 前回は機械学習ライブラリScikit-learnのiris（アヤメ）のデータセットをPandasのデータフレームに格納し、seabronのpairplotでデータ間の関連性を見てみました。 今回はScikit-learnのライブラリに含まれている機械学習の... -
【Scikit-learn】seabornでpairplotを表示［Python］
機械学習ライブラリScikit-learn 前回は機械学習ライブラリScikit-learnのiris（アヤメ）のデータセットを読み込み、中身を読み込んでみました。 今回はirisのデータセットを使って、データを眺めて、どんなデータで機械学習を行うか方針を決めるところま... -
【Scikit-learn】インストールとirisデータの読み込み［Python］
機械学習ライブラリScikit-learn 前回はseabornライブラリを使って、複雑なグラフを簡単に描く方法を解説しました。 今回は機械学習ライブラリScikit-learn (sklearn)というものを使って、機械学習を体験してみます。 機械学習とは最近色々ニュースで話題... -
【seaborn】グラフ表示［Python］
グラフ表示ライブラリseaborn 前回、ダミーデータ作成プログラムをアップデートして、機械学習のデータっぽいデータを出力できるようにしました。 ということで今、3PySciがどこに向かっているのか分かってもらえた前回の記事だと思います。 そう今目指し... -
【Python】ダミーデータ生成プログラム：機械学習用のダミーデータ
機械学習用データ 今回は前に作成したダミーデータ作成プログラムをさらにアップデートしていこうと思います。 今回変更する点としては、一番最後の列に教師ありの機械学習で使う予想する結果の列「target」を出力するという点です。 出力する結果としては... -
【Pandas】データの概要の表示（head、tail、describe、info）［Python］
データ解析支援ライブラリPandas 前回はPandasの.plot()で出力されるグラフを、matplotlibの機能を使っていじってみました。 今回はグラフから離れて、Pandasでデータの概要を確認する方法を解説していきます。 これまで解説で用いてきたデータはあまり大... -
【Pandas】グラフ表示（.plot()）［Python］
データ解析支援ライブラリPandas 前回はデータ解析支援ライブラリPandasで新しくデータフレームを作成する方法を解説しました。 今回はデータをグラフにする方法を解説していきたいと思います。 実はグラフに関しては前に少し解説していたりします。 その... -
【Pandas】データフレームを新規作成［Python］
データ解析支援ライブラリPandas 前回はデータ解析支援ライブラリPandasで欠損値nanを含む行や列を削除する方法を解説しました。 ここまでPandasを使って色々データを扱う方法を解説してきました。 それでだいぶPandasのデータフレームに関して理解が深ま...