機械学習:Scikit-learn　アイリスデータを良く見る

Keita_Nakamoriです。

今日はsklearnのアイリスデータを良く見てみようと思います。

インストール

>pip install sklearn

して

Requirement already satisfied: sklearn in c:\users\omoiy\anaconda3\lib\site-packages (0.0)
Requirement already satisfied: scikit-learn in c:\users\omoiy\anaconda3\lib\site-packages (from sklearn) (0.19.1)

と出るので、すでに入っていました。アナコンダですから。

インポートそしてインスタンス作成

アイリスデータが入っている、ロードアイリスをsklearn.datastetsからインポートします。
from sklearn.datasets import load_iris

関数としてロードアイリスのインスタンス、アイリスデータセットを作成します。

iris_dataset=load_iris #ロードアイリス関数

では、アイリスデータセットを見てみましょう。

iris_dataset()

わけのわからないデータの羅列が出てきますが、よく見るとディクショナリによく似た”Bunchクラス”という形式でデータが入っています。

ディクショナリと同様に、キーとバリューを指定できます。

iris_dataset().keys()

キーを指定してみます。長いので500文字で切りましょう。DESCRはディスクドライブの略です。

まずは、データの概要を見る

iris_dataset[“DESCR”][:500]

または、下のように書くと、見やすくなります。

print(iris_dataset()[“DESCR”][:500]+”\n…”)

データセットの特性

インスタンス数：150　（３クラスあり、それぞれ５０個）

アトリビュートの数：

４つの予測用アトリビュート（数値）

  • sepal長さ[cm] sepal 幅 [cm]
  • petal長さ[cm] petal 幅 [cm]

クラス（分類）

  • Iris-Setosa
  • Iris- Versicolour
  • Iris-Virginica

訓練用のインプット”データ”を確認する。

iris_dataset()[“data”]

.shape()で大きさを確認すると(150, 4)。４つの予測用アトリビュートをもった塊が１５０個ある。

正解である”ターゲット”を確認する

iris_dataset()[“target”]

  • 0=Iris-Setosa
  • 1=Iris- Versicolour
  • 2=Iris-Virginica

なのでしょう、きっと。

ターゲットの名前

iris_dataset()[“target_names”]

ここで出てきました。分類名。前述で予想した通りの順番でした。

特徴の名称を確認する

これも、DESCRでの記述順通りでした。

以上、ロードアイリスのデータでした。

次回は訓練させていきます。