機械学習

特徴量の作成カテゴリカルデータの前処理などを行ったので再度次元削減を行い、結果を確認してみますPCAでデータを2次元に圧縮して可視化pca2=PCA(n_components=2)normalizeData=StandardScaler()...

seabornを使ったデータの可視化sns.countplot()を用いて正解ラベルの割合を確認可視化をすると正解ラベルが不均衡データであることが視覚的にも分かりますsns.countplot(x='default.payment.next...

importnumpyasnpimportpandasaspdimportpandas_profilingaspdpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinefrommpl_toolkits....

【Point】一般的な機械学習のモデルの生成の流れ与えられたデータを学習データ、検証データに分割学習データを使ってモデルのパラメータをチューニング検証データでモデルの精度を測る機械学習タスクの第一歩としてはデータを学習データと検証データに分...

パッケージのダウンロードとインポートimportnumpyasnp#!pipinstallnumpy#!condainstallnumpyimportpandasaspd#!pipinstallpandas#!condainstallpan...

【k-meansのアルゴリズム】分割するクラスター数Kを決めるクラスターの中心点の初期値をランダムにK個選択する全てのデータ点と各中心点の距離を測るそれぞれのデータ点を最も近い中心点のクラスターに分類する。各クラスターのデータ点の重心を求め...

ハードマージン#データの設定iris=load_iris()x=iris.data[:,[2,3]]#petal_lengthとpetal_widthy=iris.targetX_train,X_test,Y_train,Y_test=tr...

#KNNを試しにK=3でやってみるfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierkn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)#ここの数字を変えることでKを変えら...

#モジュールimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportwarningswarnings.filterwarnings("ignore")fromskle...

#pandasのインポートimportpandasaspd#データの読み込みboston=pd.read_csv('boston.csv')diabetes=pd.read_csv("diabetes.csv")#予測値のデータ読み込みbo...