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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2018/08/15 11:15

編集2018/08/15 15:40

初歩的かもしれませんが、アドバイスいただきたいです。

data = [label, [[x1, y1, t1], [x2, y2, t2], [x3, y3, t3]......]]

上記のようなデータが大量にあり、data[0]はラベル(14の整数)、data[1][0]はx座標, data[1][1]はy座標, data[1][2]はその座標を通った時間を表しています。(len(data[1]) は 2030程度です。)

このようなデータをsklearnのランダムフォレストを用いて学習させ、data[1]が与えられた際にdata[0]を予測するモデルを作成したいと考えております。

しかし、どのようにしてこれらの複数のデータを1セットそして学習させれば良いかわかりません。
どなたかアドバイスいただけないでしょうか?
よろしくお願いします。

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t_obara

2018/08/15 17:00

学習の仕方・ロジックがわかっていないのか、それをPythonで実装する部分がわかっていないのかどちらなのでしょう?
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2018/08/16 00:17

実装部分が分かりません。普段はmodel.fit(feature, label)で、featureは2次元だと思うのですが、今回の場合x、y座標ですのでfeatureは3次元になってしまいます。3次元にするとエラーが出てしまうので、学習法が分かりません…。
guest

回答1

0

ベストアンサー

featureの列を複数次元にして、行をlabelと同じ次元にすれば良いです。

ですので、data[0]の個数が行数となり、data[1]の個数が列
data[1]が2、30個あり、さらにそれぞれの要素が3つの要素(座標、時間)であるならば、単純にそれも展開して2、30 x 3の列にしてしまえば良いと思います。
2、30x3のデータが説明変数で、data[0]の値が目的変数となります。

予測の際に、data[1]ではなく、その中の1要素である1座標だけ与えられるということであれば、時間を基準にして、展開することになるかと思われます。

投稿2018/08/16 04:08

t_obara

総合スコア5488

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2018/08/18 14:58

返信が遅くなってしまい申し訳ございません。 返信できていませんでした。 おかげさまで解決しました。またよろしくお願いいたします。
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