【Pythonで決定木 & Random Forest】タイタニックの生存者データを分析してみた - Np-Urのデータ分析教室
前回まで、決定木・ランダムフォレストの理論について勉強しました。 www.randpy.tokyo www.randpy.tokyo 今回はPythonで実際に動かしていきたいと思います。扱うのは、タイタニック号の生存者データです。性別や年齢など、どんな要素が生存率に影響を与えていたのか、分析してみます。 なお、Pythonによる決定木・ランダムフォレスト のコード例は、以下の書籍にも記載されてますので、参考にしてみてください。 Pythonと実データで遊んで学ぶ データ分析講座 作者: 梅津雄一,中野貴広出版社/メーカー: シーアンドアール研究所発売日: 2019/08/10メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る これは、kaggleという世界的なデータ分析コンペティションで提供されているサンプルデータですので、ご存知の方も多く少し面白みには欠けますが、決定木とラン
Python: scikit-learn で決定木 (Decision Tree) を試してみる - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は機械学習アルゴリズムの一つである決定木を scikit-learn で試してみることにする。 決定木は、その名の通り木構造のモデルとなっていて、分類問題ないし回帰問題を解くのに使える。 また、決定木自体はランダムフォレストのような、より高度なアルゴリズムのベースとなっている。 使うときの API は scikit-learn が抽象化しているので、まずは軽く触ってみるところから始めよう。 決定木がどんな構造を持ったモデルなのかは最後にグラフで示す。 また、決定木自体は回帰問題にも使えるけど、今回は分類問題だけにフォーカスしている。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.12.4 BuildVersion: 16E195 $ python --version Python 3.5.3 下準備 まずは
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
