python code 順序特徴量のマッピング
カテゴリーデータは主に以下の2種類に区別されます。順序特徴量名義特徴量順序特徴量はTシャツのサイズの「XL>L>M>S」のように数値ではないが順序付けできるうようなデータのことを指します。一方でTシャツの色の「赤」「青」「緑」「黄色」のよう...
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python code python code 欠損値の補充
欠損値を補完する一般的な方法は平均値補完（meanimputation）です。ある列に欠損値（NaN）が存在する場合に、その列の値の平均値を欠損値（NaN）と置き換えるというものです。このように補完する時はscikit-learnのSimp...
python code 欠損値の対応 欠損値の除去
機械学習ではアルゴリズムへ入力する前にデータセットを精査し、以下のように前処理することでデータの品質をあげることが大切です。欠測値を削除、補填する文字列を対応する数値に置き換える数値を標準化する欠損値の確認#行・列ごとに欠損値をひとつでも含...
python code SVMでの曲線での分離
SVM（サポートベクターマシン）のSVC（SVM分類）は、ロジスティック回帰と同じように線形に分類するアルゴリズムです。ですが、「カーネル化」という手法を組み合わせたカーネルSVMを使うことで非線形分離問題にも対応できます。以前ロジスティッ...
python code 過学習を避けるために
決定木はデータセットに合わせて過度に深くなっています。ここでロジスティック回帰のクエストでC=というハイパーパラメーターを指定したことを思い出してください。ロジスティック回帰のハイパーパラメーターについては、解説で説明します。Logisti...
python code 決定木を用いた解析
データの読み込みデータのプロット説明変数（X）と目的変数（y）の取得トレーニング・テスト用にデータを分割モデル作成とトレーニングデータの学習テストデータでスコア算出学習した領域のプロット%matplotlibinlineimportnump...
python code 非線形なデータをロジスティック回帰で扱う場合
このデータは線形非分離なデータで、ロジスティック回帰では分類できませんでした。このようにデータの傾向により、問題がある場合も一工夫すれば解決できます。解決方法として、x1*x2の値をとる３次元目の軸を追加して、ロジスティック回帰で分離します...
python code ロジスティック回帰が苦手な分布
データをプロットすると、右上と左下に赤い点の分布、右下と左上に青い点の分布というように分布するデータでした。このような分布をXORデータセットと呼びますif文の解説if(x1>0)^(x2>0):return1else:return0この^...
python code 多次元のモデル：機械学習
%matplotlibinlineimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdf=pd.read_csv('./input/wine.csv')df.head(2)モデルには11の変数あり。#グ...
python code ロジスティック回帰：機械学習
%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.colorsimportListedColormapdefplot_regions(clf...