第4章:線形SVM

公開日:2019-08-15
最終更新日:2019-08-26

skl04-0:準備
Aliceはこれまでにコーヒーを120杯試してきた.次のデータcoffee.csvはAliceのコーヒーに対する評価履歴データである.以下のデータをdataディレクトリに配置したうえで,次のコードを実行しよう.
  • coffee.csv:コーヒーに対する評価履歴データ(データIDid,酸味sourness {0-100},苦味bitterness {0-100},評価値rating {0=嫌い, 1=好き}

skl04-1:SVCのインポート
SVCをインポートしよう.
難易度:★
ミッション 説明
1 SVCをインポートする.

skl04-2:SVCオブジェクト(線形カーネル)の生成
SVCオブジェクトを生成しよう.ここで,パラメタはkernel='linear'とする.
難易度:★★
ミッション 説明
1 SVC()コンストラクタを呼び出す.
2 kernelパラメタを指定する.
3 生成したSVCオブジェクトをsvcとする.

skl04-3:学習
学習データを基にsvcにより学習しよう.
難易度:★★
ミッション 説明
1 SVC.fit()メソッドを使う.

skl04-4:予測
svcによりテストデータに対してラベルを予測しよう.
難易度:★★
ミッション 説明
1 SVC.predict()メソッドを使う.

skl04-5:予測精度の取得
svcのテストデータに対する予測精度を取得しよう.
難易度:★
ミッション 説明
1 SVC.score()メソッドを使う.

skl04-6:学習モデルの可視化
次のコードはsvcによる学習モデルを可視化するものである.次のコードをskl04_plt.pyというファイル名で保存し,python3コマンドで実行しよう.

難易度:★
ミッション 説明
1 python3コマンドでskl04_plt.pyを実行する.