機械学習でフルマラソンのゴールタイムを予測～③：Pythonでデータ可視化してみた～ - Qiita

概要 前回からの続きです。 【機械学習でフルマラソンのゴールタイムを予測】と題して、ランニングの練習時のデータからフルマラソン（42.195㎞）を走った場合のゴールタイムを予測するために、データ収集からモデル作成・予測までの一連の流れを書いていきます。 前回記事（機械学習でフルマラソンのゴールタイムを予測～②：Garminで学習データを作成してみた～）では、学習データを作成するために、不要な項目の削除と必要なデータの追加を行う手順について記載しました。 今回は作成した学習データを使ってフルマラソンのゴールタイムを予測する予測モデルを作成する前に、データを可視化して全体の傾向を見ていくところについて記載していきます。 Excelで簡単にできるものも含まれますが、同じことをPythonでやるとしたらどうやってコードを書けばいいのか知る機会として頂ければ幸いです。 pixtabayより 学習デー