機械学習:Scikit-Learn ボストンデータを良く眺めてみる。ついでにKNNの回帰をやる。

Keita_Nakamoriです。

今回は、ボストンの住宅のデータを眺めて行こうと思います。

ついでにKNNの回帰を試していこうと思います。(前回はKNNの分類でした)

モジュール

ボストンデータをロード

どういうことに使えるでしょうか?

  1. このデータから回帰を行う(学習する)
  2. 以降、”特徴量を持つ新規データ”が入ってきたら、その住宅の価格を予測する。理論価格と呼ぶ
  3. 理論価格より、新規データの価格が10%安ければ買いの判断をする

どんな機械学習アルゴリズムが良いでしょうか

多次元の回帰系ですから、KNN-Regressorをやってみましょう。 だめだったら他のやつを探してみます。

  • data とtargetの形を確認しましょう
  • 訓練用データと検証用データに分割しましょう

特徴量について featrue_namesを確認しましょう

英語を日本語へ翻訳する方法

前述のようなドキュメントを調べるとき、対象とする分野、業界の用語が列挙されると、そこそこ英語ができても単語の意味がわかりません。

そんなときは逆にチャンスで、ドキュメントをまるごと、google翻訳にかけると、専門用語を英語と日本語で一気に覚えることができます。

私は常に躊躇することなくgoogle翻訳します。

念の為

#アンパックの順番を良く間違うので念の為確認

#データフレーム化してデータを眺めてみる

スキャッターマトリクスを眺めてみる

今回もデカイです。

訓練開始

一瞬過ぎて何事も起こってないようですが、ちゃんと計算できています

予測

スクリーニングしてみる

20%以上安い物件の数

22件あるんですね。

この22件について、実際に不動産の知識を持って調査すると良いのではないでしょうか。

課題:精度の算出 と 可視化

精度を検証しようとknn.score(X_test,y_test)したところ、0.4616380924610112 と出ましたが、これは一体なんでしょうw

分類と違って、回帰ですから、%ってわけでもないですし・・・ あとで、もう少し考えてみましょう。今は保留。

また、可視化については、回帰ですから、回帰直線みたいなのを引きたいのですが、このような高次元に対しての回帰直線はどのように書いたら良いのでしょうか。今後の課題といたします。

以上、でした。

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Kazu Manabu

こんにちは すうがく を こよなくあいする ”二代目 圧倒的 かず まなぶ (´・ω・`)” です 心が豊かになる方法について 引き続き考えていきたいです。

投稿者: Kazu Manabu

こんにちは すうがく を こよなくあいする ”二代目 圧倒的 かず まなぶ (´・ω・`)” です 心が豊かになる方法について 引き続き考えていきたいです。