kaggleにpythonを使ってみる(3) 〜sklearn - 忘れないようにメモっとく
sklearnのランダムフォレストを使う。 前回の予測モデルは、線形モデルのロジスティック回帰。 今回は、ensembleモジュール内にあるランダムフォレストを試してみる。 あと、データを加工するときとか、評価するときの便利メソッドもいくつかメモ。 from sklearn import preprocessing from sklearn import ensemble import pandas as pd 最初にインポートするのは、preprocessingモジュールとensembleモジュール。 sklearn.preprocessing preprocessingモジュールは、生データを処理して、後々の解析に適した整形をしてくれる。 実際に、練習用csvを読み込んで使ってみる。 LabelEncoder()は、カテゴリカルデータを、数値(ラベル)で表現するメソッド。 train
初Pythonプログラム csvをjsonに変換 - プログラミングを勉強するブログ
Pythonについて一通り基本部分は勉強したはずなのでとりあえず何か作ってみようと思いました。 私はこれまでJavascriptしか勉強したことがなかったので(はるか昔Cを勉強しましたがすでに忘れてしまいました)、ファイルの入出力を扱ったことがほとんどありません。 そこでCSVファイルを読み込みJSONファイルに変換して出力するプログラムを作ってみることにしました。 まずcsvファイルを読み込み一行目の各要素をキー、２行目以降の要素を値とするオブジェクトの配列に変換することにします。 name,age,sex 男の子,20,male 女性,25,femaleが [{"name": "男の子", "age": "20", "sex": "male"}, {"name": "女性", "age": "25", "sex": "female"}]という風になることを目指します。 仕組みはcsvフ
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