実践 機械学習システム

2.1

 アイリスデータセット

29

図2-1

ここではMatplotlibを使用しました。Matplotlibは、Pythonで最も有名な描画パッケージです。図

2-1における左上のプロットは、次のコードで描画できます。他のプロット図についても同様に描画で

きます。

from matplotlib import pyplot as plt

from sklearn.datasets import load_iris

import numpy as np

# sklearn

から

load_iris

関数を用いて、データをロードする

data = load_iris()

features = data['data']

feature_names = data['feature_names']

target = data['target']

target_names = data['target_names']

labels = target_names[targe

t]

for t,marker,c in zip(xrange(3),">ox","rgb"):

#

クラスごとに色の異なるマーカでプロットする

plt.scatter(features[target == t,0],

features[target == t,1],

marker=marker,

c=c)

2.1.2

　はじめての分類モデル作成

ここでの目標が花を3つのグループに分類することであれば、すぐにいくつか方法を思いつくかもし

30

2

章 実例を対象とした分類法入門 ...