Commencer avec l'apprentissage automatique Python

Je suis venu à l'Open Developers Conference à Kamata.

Créons un article en direct tout en écoutant l'histoire.

** 2017/12/21 postscript ** Cliquez ici pour la diapositive d'annonce → https://speakerdeck.com/terapyon/python-ji-jie-xue-xi-kotohazime-at-odc

Thème "Début du Machine Learning Python"

Prédire les épidémies à partir du nombre de grippes signalées dans la ville de Chiba et de la température

procédure

  1. Sélectionnez des données et obtenez des données ~ ~ ~ Recherche de matériel
  2. Traitement des données, connexion de données ~ ~ ~ Facile à utiliser
  3. Visualisation ~ ~ ~ Quelque chose peut être vu d'une manière ou d'une autre. Quel type d'algorithme dois-je utiliser?
  4. Sélection de l'algorithme
  5. Sélection du modèle d'apprentissage automatique
  6. Évaluation du modèle d'apprentissage automatique

Sélectionnez des données et obtenez des données

Reçu de la ville de Chiba et de l'Agence météorologique.

Traitement de l'information

Visualisation

Sélection d'algorithme

Sélection de modèles d'apprentissage automatique

Facile si tu viens ici Immédiatement

Évaluation du modèle d'apprentissage automatique

Allez Python

Utiliser le notebook Jupyter

[Shift] - [Enter] s'exécutera

Pratique

Il peut être publié sur gitub tel quel

Afficher les données avec Pandas

Je peux lire le mauvais CSV et le traiter d'une manière ou d'une autre

Exploitez pleinement la fonction de trame de données

Si vous indexez par date, vous pouvez également concaténer des données hebdomadaires et des données quotidiennes avec une seule commande.

Sérialisation

C'est le plus long

Visualisé avec matplotlib

Cela ne fonctionne pas si le japonais est inclus

Vous pouvez facilement obtenir un histogramme des pandas en utilisant matplotlib

Pour définir ce qu'est la «mode»

Visualisez les caca multi-variables à la fois avec les pandas Le graphique qui monte tout droit du coin inférieur gauche au coin supérieur droit est la corrélation 1

Envisagez des algorithmes candidats

Et

Divisez les données d'entraînement et les données de test à l'aide de scikit-learn

Variable explicative x

Objectif variable y Populaire 1 Peu populaire 0

Enregistrez les données de test pour éviter le surentraînement. 80% pour l'apprentissage, 20% pour les tests Le ratio dépend du modèle et de la quantité de données

Initialisation de l'algorithme

Utilisez scikit-learn

Prédiction clf.predict (X_val)

Utilisez une matrice de confusion car c'est presque un succès

Vrai positif Faux positif Vrai négatif Faux négatif

Vérification croisée

Le ratio d'apprentissage et de test était-il correct? Répétez la division et le recalcul

Recherche de grille (réglage des paramètres)

(Au fait, le temps presse

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