フランス初、公立学校で制服導入 背景に「格差」問題：時事ドットコム
フランス初、公立学校で制服導入 背景に「格差」問題 【パリＡＦＰ＝時事】パリの東にある町プロバンの公立小学校で5日、フランスの公立学校で初となる制服を着た児童らが登校した。フランスで裕福な家庭の子どもとそうでない家庭の子どもの「学力格差」拡大が問題となる中、社会的差別を是正する方策の一つとして町長らが導入を推進した。（写真は資料写真） 「大丈夫かなあってちょっと思ったんだけど、制服は好きだよ。ハリー・ポッターみたいだし」。ポロシャツに水色のセーターの制服に身を包んだ男子児童（８）は、人気ファンタジーの主人公の名前を挙げながら、校門近くで人生初の制服体験の感想を語ってくれた。 中世の城壁や街並みが残り、世界遺産にも登録されているプロバンでは今年６月、６２％の保護者の賛成で制服の導入が決まった。制服には町のシンボル「セザール（カエサル）の塔」をかたどった紋章と「自由、平等、博愛」というフランス
クレジットカード不正利用予測モデルを作成・評価してみた – データ分析エンジニアが気まぐれに更新するブログ
データの確認 上記で述べたように、元々特徴量はほとんどが主成分化されているため、どのカラムがどういった内容を表すのかは不明です。 また、欠損値もありません。 クラスについて集計をしてみますと、 データ件数 不正利用フラグ=1の件数 不正利用データ確率 と、かなり不均衡なデータになっています。 相関行列のヒートマップを可視化してみると、 df = pd.read_csv('./data/creditcard.csv') plt.figure(figsize=(18,15)) sns.heatmap(df.corr(), annot=True, vmax=1, vmin=-1, fmt='.1f', cmap=cm) plt.show() といった感じ。（不正利用クラスのカラムは最下段の Class の項目） データサンプリング 上記の通り、データがかなり偏っていますので、ちゃんとモデルを学習
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