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Python 機械学習入門
- 8. 教師付き学習の出力の表現 期待する結果を洗い出し、数値化する 数値は意味がある場合と単なるラベリングの場合がある 数値画像の例であれば、0～9の間でラベリングしていく 。 ラベルの例 みかん → 1, りんご → 2, バナナ → 3, …
- 9. 今回やること 教師付き学習で積雪の有無を予測する。 気象庁の気象データから、積雪の多い富山県の砺波市の気象デ ータ(CSVファイル)を学習データとして使用 上記の気象庁のサイトでは必要な項目を選べるのですが、気温 、積雪 、風速 、風向 、降水量 を選択しました。 2004年?2015年3月のデータ 機械学習にはScikit-learnというライブラリを使用する。
- 11. CSVデータサンプル 下記のデータが日付の時間ごとで１万行くらいある。 2004/2/1 1:00:00,-0.7,8,1,19,8,1,3.0,8,南南東,8,1,0,8,1 2004/2/1 2:00:00,-2.1,8,1,19,8,1,1.0,8,東,8,1,0,8,1 2004/2/1 3:00:00,-2.7,8,1,19,8,1,1.0,8,南東,8,1,0,8,1 2004/2/1 4:00:00,-0.8,8,1,20,8,1,4.0,8,南南東,8,1,0,8,1 2004/2/1 5:00:00,-0.2,8,1,20,8,1,5.0,8,南南東,8,1,0,8,1 2004/2/1 6:00:00,-3.7,8,1,20,8,1,3.0,8,東,8,1,0,8,1 2004/2/1 7:00:00,-3.3,8,1,19,8,1,2.0,8,南西,8,1,0,8,1 2004/2/1 8:00:00,0.1,8,1,20,8,1,4.0,8,南東,8,1,0,8,1...