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これが教師あり学習です。 基本的な回帰分析から始めましょう。 Excelでもできますが、数式が複雑な場合やシステムに組み込みたい場合は、Pythonで行った方が効率的です。
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いつも本当にわかりやすい講義感謝しています。
気温、価格 の数値を標準化もしくは正規化する必要はこのようなケースの場合ありませんか？正規化して実装しようとしてみたんですが、価格がゼロになってしまいました。本質とは違う質問になってしまいますが、どうしてでしょうか？
【コード】
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 標準化したいカラムを用意
scaling_columns = ["temperature", "price"]
scaler = MinMaxScaler([0,100])
# DataFrameにfit
sc = scaler.fit(df_past[scaling_columns])
scaled_df_past = pd.DataFrame(sc.transform(df_past[scaling_columns]), columns=scaling_columns, index=df_past.index)
df_past.update(scaled_df_past)
df_past_SC=df_past
【out】
sales temperature price rainy
0 401 0.462963 33.333333 1
1 345 0.000000 0.000000 1
2 480 21.296296 0.000000 1
3 590 40.740741 33.333333 0
4 928 71.296296 66.666667 0
モーションセンサーで機械学習を使いたいのですが、上下に動かすとある動作をさせるようなものを作りたいのですが。
モーションセンサーで上下に振る動作のデータがx軸、y軸、z軸の加速度などの数値がそれぞれ２０個以上あります。
このような数値を機械学習をしたいときどのような学習方法をすればよいでしょうか？
df.columns が利用できないのですが、原因がなにかわかりますか？
エラーコード
KeyError: "None of [Index([''], dtype='object')] are in the [columns]"
pytorchはコレに使えますか？
重回帰、ロジスティック回帰、決定木の3点セット、とても楽しく見させていただきました。
決定木はいいですね！！
ある条件をピンポイントで予測したい時は、「重回帰」や「ロジスティック回帰」がよいのかもしれませんが、「決定木」の方が全体把握が進み、意思決定する上での助けになる＝セールスに携わる方にとってはこれは武器になるなと感じました。
例で取り上げられたデータのように、ある目的変数に対して、複数の説明変数がある場合、データサイエンス塾さんはどれを優先されているというのはありますでしょうか？
例えば、まず「決定木」、ピンポイントで最適条件が知りたいって場合は「重回帰」や「ロジスティック回帰」・・・等、おすすめのアプローチがあればぜひご教示いただきたいです。
※追伸
恥ずかしながら自らでコードを組み立てる力はなく、コードをなぞって実行させていただいている状況なのでということがそもそも・・・ではあるのですが、「決定木」において動画通りに分析が進められないところがあり、一時はあきらめておりました。
原因は・・・dtreevizがインストールできてなかっただけでした・・・(;´д｀)トホホ。
ただ、ここで詰まったこともあり、決定木の図が出力されたときの感動が倍増したんじゃないかと思います（^^）
本動画で使用しているソースとファイルのダウンロードは下記URLからどうぞ。
https://analysis-navi.com/?p=3868
predictするときテストデータが少ないとエラーが出るんですが原因ってわかりますか？
predictのときに教師データと同じもの入れたりするとそれは上手く予測してくれるんですけど。
このようなデータをどのように収集したらいいのでしょうか