特徴量

前回、Vscode立ち上げたら、いきなりエラーとか「なにもしてないのにー」本日は睡眠十分なため気を取り直して、フォルダーを改めて開いて、解決してないかもですが。では本日データーフレームを作ったあとから、列名を特徴量にしますdf["target"]=iris.target0,1,2という対象名をdfのtargetとして格納というわけです表示するデーター量を多くすれば１、２と出てきます流石に０，１，２は愛想がないので以下setosaとversicolorにしてみまし

みなさま、こんばんわ🌜今日の大阪は残暑が厳しい日々が続いています♨😅💦1Python3年生機械学習2日目本日は『Python3年生機械学習のしくみ』という本の2日目の学習日でした。前回の続きから学んでいきます。2データセットの自動生成データセットを自動してみました❗これまでは「アヤメの品種データ」など、実際のデータセットを使っていましたが、Pythonを使えば自分で架空のデータセットを自動生成することができます。3blobs（塊）こちらは塊のデータ

最近は、データさえあれば機械学習で何でもできるかのように思っている人も多いようですがもちろん学習させるためのデータを整えてやらないとまともな学習はできません。学習そのものよりも前処理に時間がかかることはザラです。前処理といっても・不正データや欠損データを整える・平均や分散を求めて値を正規化するなどもありますが、この本がフォーカスしているのは学習に用いるための特徴量としてどういうものを使うべきかという点です。連続値を適当な範囲で離散化するとか、とりうる範囲が広い値は対数化