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ぷもん
2019年5月7日 22:01
こんにちは！ぷもんです。以前、アヤメのデータセットを使った機械学習完結！！学習して評価するというnoteで機械学習の分類をやりました。次は機械学習の回帰をやっていきます。まず、今回は・回帰とはなんなのか？・回帰と分類の違いは何か？について書きます。回帰とは連続値の予想をすることのできる教師あり学習です。教師あり学習とは正解のラベルと値のセットを使って学習する方法で
2019年5月8日 19:36
こんにちはぷもんです。前回、機械学習の回帰と分類の違いがやっとわかった！というnoteで回帰のイメージをつかむ事ができました。今回から具体的にどうやればいいのかをやっていきます。分類の時は①アヤメのデータセットを見る②データを学習用、評価用に分ける③ニューラルネットワークを組む④学習し、評価するの４つにやることを分けてやったので回帰は分類とは違うところもあると思いま
2019年5月9日 22:19
こんにちは！ぷもんです。前回、機械学習の回帰がスタート！！ 「ボストン市の住宅価格データのデータセット」を見る！というnoteでボストン市の住宅価格のデータセットを見ました。データセットのデータを確認するのはpandasのデータフレームでアヤメのデータを表示するデータセットのアヤメの品種を知るのnoteのアヤメの分類でもやりましたした。参考にしたサイトも違うのでやり方も違うん
2019年5月11日 13:01
こんにちは！ぷもんです。今回は機械学習シリーズです。機械学習の回帰がスタート！！ 「ボストン市の住宅価格データのデータセット」を見る！というnoteで機械学習の回帰を初めてボストン市の住宅価格のデータのデータセットを見ました。今回はこのデータセットを使ってどの指標が不動産の価格に大きな影響を与えているのかを求めます。まずは機械学習の回帰がスタート！！ 「ボストン市の住宅価格デ
2019年5月12日 10:48
こんにちは！ぷもんです。前回はデータセットのどの指標が不動産の価格に大きな影響を与えているのかを求めました。今回は学習用のデータで学習させてから、テスト用のデータで精度を確認します。まずは、sklearn.model_selectionをインポートします。import sklearn.model_selectionこれはデータをテスト用と学習用に分けるために使います。
