scikit-learnで教師あり学習 教師あり学習とは、説明変数から目的変数を予測するモデルを作成するために、正解の目的変数から学習する方法です。 そのため、必ず説明変数と同時に正解となるような目的変数を用意する必要があります。 ちなみに、教師なし学習は正解例となる目的変数がない学習のことです。 ＊パラメータの表はscikit-lear >>続きを読む
Pandasの使い方まとめ（機械学習の事前準備でよく使う機能） 機械学習の事前準備に使うPandasの機能 機械学習を行う前の事前処理として、よく使うPandasの機能をまとめています。 さらに詳細なコードはGitHubのコードを参考にしてください。 import文 とりあえず読み込んでおきたいライブラリ import numpy as np import nu >>続きを読む
単回帰分析でScikit-learnに説明変数を準備する際の注意点 Scikit-learnの単回帰分析で説明変数の指定する時の注意点です。 初心者はハマりやすいところですから注意しましょう。 次のサンプルは’G1’（1学期の成績）から単回帰分析を行い’G3’（最終学期）の成績を予測するモデルです。 問題は説明変数 X >>続きを読む
