例から学ぶ
CoddyのMachine Learningジャーニー「教師あり学習」セクションの一部。レッスン 1/58。
実際にモデルを作ってみましょう。モデルはラベル付きの行、つまり特徴量とラベルを学習し、新しいデータにラベルを付けられるようになります。これが教師あり学習です。ラベル付きの種子を入力すると、分類マップが出力されます。
品種はカテゴリなので、これは分類です。モデルは境界線を引きます。メロンの重さのような数値ラベルは回帰です。モデルは直線を学習します。
どちらの種類でしょうか？ .nunique() はラベルの異なる値の数を数えます。カテゴリは少数の値が繰り返され、数値はほとんど繰り返されません。
seeds = pd.read_csv("seeds.csv")
print(seeds["variety"].nunique())これは分類を示す3を出力します。
チャレンジ
簡単中古の電動スクーターを扱う店では、scooters.csvのどの列でも予測できます。どの列が分類に、どの列が回帰に当たるでしょうか？プログラムは列名をlabelに読み込みます。
- 列の異なる値の数を数えます。
- スクーターの台数とともに、以下のように表示します。
- 異なる値が10個以下の場合は
A category: classificationを、それ以外の場合はA number: regressionを表示します。
別の店で、列がbrandの場合：
brand: 7 different values in 50 scooters
A category: classification自分で試してみよう
import pandas as pd
scooters = pd.read_csv("scooters.csv")
label = input()
# 以下にコードを書いてください
腕試しこのレッスンには短いクイズがあります。レッスンを始めて解答し、進捗を記録しましょう。
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