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【Scikit-learn】ボストン住宅価格をLassoモデル、Elastic Netモデルで機械学習［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のボストンの住宅価格を予想するのに適切だろう機械学習モデルをマップを見て選んでみました。 機械学習のモデルマップはこんな感じでした。 選んではみたものの最後の分岐点がど... -
【Scikit-learn】ボストン住宅価格の最適な機械学習モデルを検討［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のボストンの住宅価格を3種類の特徴量と6種類の特徴量を使って機械学習させ、評価してみました。 前回、予想した価格と実際の価格がどれくらい合っているかを、決定係数というも... -
【Scikit-learn】特徴量のデータ種を変えて、ボストン住宅価格データセットを機械学習［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のボストンの住宅価格を犯罪率（CRIM）、平均部屋数（RM）、低所得者の割合（LSTAT）を使って機械学習させ、評価してみました。 今回はさらに関連性がありそうなこちらの３つのデ... -
【Scikit-learn】ボストンの住宅価格を線形回帰（Linear Regression）モデルを使って機械学習［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のボストンの住宅価格と他の特徴量をグラフにして、どの特徴量が関連しているのか検討しました。 その結果では、高い関連性があるのは、こちらの３つでした。 犯罪率（CRIM）平均... -
【Scikit-learn】ボストンの住宅価格のデータを可視化［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に含まれるボストンの住宅価格のデータセットを読み込み、大まかにデータを眺めてみました。 このボストンの住宅価格のデータでは、最終的にある条件の住宅の価格を予想したいの... -
【Scikit-learn】ボストンの住宅価格のデータセットを確認［Python］
【機械学習ライブラリScikit-learn】 前回まで機械学習ライブラリScikit-learnのiris（アヤメ）のデータセットを使って、機械学習の手法の一種サポートベクターマシンの解説をしてきました。 今回からはデータセットを変えて、また機械学習の別の手法を学... -
【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... -
【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... -
【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... -
【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...