多クラス分類(Multi-Class Classification)¶ロジスティック回帰では、データを2つのクラスに分類する方法を学びました。しかし、実社会ではサンプルが3つ以上のクラスに分けられる問題も多くあります。 ここからのレクチャーでは、こうした問題に対応出来る、多クラス分類の方法を学びます。 1.) Iris(アヤメ)データの紹介 2.) ロジスティック回帰を使った多クラス分類の紹介 3.) データの準備 4.) データの可視化 5.) scikit-learnを使った多クラス分類 6.) K近傍法(K Nearest Neighbors)の紹介 7.) scikit-learnを使ったK近傍法 8.) まとめ Step 1: Iris(アヤメ)のデータ¶機械学習のサンプルデータとして非常によく使われるデータセットがあります。 それが、Iris(アヤメ)のデータ です。 このデー