機械学習による実用アプリケーション構築 ―事例を通じて学ぶ、設計から本番稼働までのプロセス

付録Aコードの実行（日本語版補遺）

本書では、サンプルコードをJupyter ノートブック形式で提供しています。そのため、コードの実行には、Jupyter ノートブックの実行環境を用意する必要があります。ここでは、CentOS 8.3を使い、Linux上でノートブックを実行する環境の作成方法を説明します。以降の実行例では、出力の一部を省略しています。

表A-1 ノートブック一覧

ノートブックファイル名	関連する章番号
black_box_explainer.ipynb	5.3.2　ブラックボックス説明可能性ツール
clustering_data.ipynb	4.3.2.3　クラスタリング
comparing_data_to_predictions.ipynb	5.2.1　データと予測の対比
comparing_models.ipynb	7.2　モデルの比較
dataset_exploration.ipynb	4.2.3.4　MLエディタのデータ検査
exploring_data_to_generate_features.ipynb	4.3.2.3　クラスタリング
feature_importance.ipynb	5.3.1　分類器から直接重要度を取得する
generating_recommendations.ipynb	7.1　モデルから提案を抽出
second_model.ipynb	7.2.2　バージョン2：より強力だが不明瞭
splitting_data.ipynb	5.1.4　MLエディタのデータ分割
tabular_data_vectorization.ipynb	4.3.2.1　ベクトル化（Vectorizing）
third_model.ipynb	7.2.3　バージョン3：理解可能な提案 ...