機械学習 識別について の勉強継続中
夜勤明けで一眠りしたんで、AbemaTVでゆるキャンの放送が始まるまで勉強します
誰かに公開するブログというより自分用の学習記録になっている
2次元データの識別例
散布図を利用し様々な識別器を利用した識別、の続き
- scikit-learnとpandasのpipによるインストール
Windowsでscikit-learn(sklearn)をインストールしてirisの予測をサクッとするまで - SuprSonicJetBoy's blog
- KNeighborsClassifierを用いた学習、識別
- LogisticRegressionを用いた学習、識別
- svm(サポートベクターマシン)を用いた学習、識別
- データを準備、読み込み、プロットによる確認、識別器作成と学習、識別の一連の流れを学んだ
癌のデータを識別、学習とテストを半々に
- 癌のデータに対し、線形モデルで分類を実施
- 全データから学習データ、テストデータを分けるまでの流れを学ぶ
- 識別器の学習を行い結果を表示、精度について確認
アヤメのデータを識別、学習とテストを半々に、するとうまくいかない例
- 癌のデータと同様に、scikitlearnのテストデータであるアヤメのデータを使用
- アヤメのデータの半分を学習データ、もう半分をテストデータに分け識別器の学習、結果の表示
- アヤメのデータは3クラスに分かれているが、学習の結果精度は33％、3クラス問題では無意味な結果になる
- なぜこうなるか(教師データの内容を見たら思い出したけど)は次の教材で
