pythonの機械学習を用いた衛星画像による土地被覆部類 - Qiita
import pandas as pd import numpy as np import rasterio import geopandas as gpd import matplotlib.pyplot as plt import optuna import statistics from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif from rasterstats import point_query from sklearn.model_selection import StratifiedKFold, cross_val_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from xgboost import XGBClassifier from
Rでポケモンスタンプラリー(3/3) {TSP}で巡回セールスマン問題 - INPUTしたらOUTPUT!
estrellita.hatenablog.comの続き。最後は{TSP}を利用して移動距離が最短となるようスタンプ設置駅を周回する順番を求める。 データ準備 路線ネットワークに必要なノードとエッジのデータを作成 {tidygraph}でスタンプ設置駅間の最短経路探索 路線ネットワークデータからスタンプ設置駅の最短距離を探索 {TSP}で巡回セールスマン問題を解く（ ← イマココ） 各スタンプ設置駅間の距離行列から移動距離が最短となるような巡回順を探索 目次 距離行列の作成 巡回セールスマン問題 結果の確認 距離行列の作成 グラフオブジェクトからノード情報を取り出し、スタンプ設置駅間の距離行列を作成する。 dist <- g %>% tidygraph::activate(nodes) %>% dplyr::as_tibble() %>% dplyr::filter(station_nam
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