Python学習編37回目です。
東京大学のPython学習ページで学んでいます。今回は7-2. scikit-learnライブラリ
なんもわからん。ChatGPTに問題作ってもらって理解を深めるか。
入力：pythonのscikit-learnライブラリを操作するための初歩的な練習問題を作ってください
出力：
Pythonのscikit-learnライブラリを使って基本的な概念を練習するための問題をいくつか提案します。これらの問題は、scikit-learnを使ったデータの前処理、モデルのトレーニング、評価までをカバーします。
問題 1: データの前処理
Irisデータセットを読み込みます。- データを特徴量とターゲットに分けます。
- データをトレーニングセットとテストセットに分割します。
- 特徴量データを標準化します。
問題 2: 基本的なモデルのトレーニングと評価
Irisデータセットに対して、LogisticRegressionモデルをトレーニングします。- トレーニングセットとテストセットの両方でモデルの精度を計算します。
- 混同行列を使用してモデルのパフォーマンスを評価します。
問題 3: クラスタリング
Irisデータセットの特徴量を使用して、KMeansクラスタリングを行います。- エルボーメソッドを使用して、最適なクラスタ数を見つけます。
- クラスタリングの結果を可視化します。
問題 4: 次元削減
Irisデータセットの特徴量に対して、PCA（主成分分析）を適用して次元を削減します。- 最初の2つの主成分をプロットして、データの分布を観察します。
問題 5: モデルの選択とチューニング
Irisデータセットに対して、異なる分類モデル（例：SVM,DecisionTreeClassifier,RandomForestClassifier）をトレーニングします。- クロスバリデーションを使用して、各モデルの平均精度を評価します。
GridSearchCVを使用して、最もパフォーマンスが高いモデルのハイパーパラメータをチューニングします。
なんもわからん。知識のギャップ埋めるのにどう手を着けてけばいいのやら。
再度壁にぶつかったところで次回に続く
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