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決定木について質問[kaggle Learn]

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essa

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kaggle Learnの
「Housing Prices Competition for Kaggle Learn Users」
で質問です。
URLは下記です。
「https://www.kaggle.com/learn/machine-learning」
上記の中の”5.Exercise:Your First Machine Learning Model”
です。

下記コードです。(質問用に冗長な部分は省いています)

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

# Path of the file to read
iowa_file_path = '../input/home-data-for-ml-course/train.csv'
home_data = pd.read_csv(iowa_file_path)

#SalePriceをターゲットとする
y = home_data['SalePrice']

#以下の機能のリストを作成する
feature_names = ['LotArea' ,'YearBuilt' ,'1stFlrSF' ,'2ndFlrSF' ,'FullBath' ,'BedroomAbvGr' ,'TotRmsAbvGrd']

# select data corresponding to features in feature_names
#feature_namesのフィーチャに対応するデータを選択する
X = home_data[feature_names]

#specify the model. 
#For model reproducibility, set a numeric value for random_state when specifying the model
iowa_model = DecisionTreeRegressor(random_state=1)

# Fit the model
iowa_model.fit(X,y)
predictions = iowa_model.predict(X)


★質問1
'#'SalePriceをターゲットとする
y = home_data['SalePrice']

上記コードは、SalePriceを予想するためにyに代入しているのでしょうか。

★質問2
'#'以下の機能のリストを作成する
feature_names = ['LotArea' ,'YearBuilt' ,'1stFlrSF' ,'2ndFlrSF' ,'FullBath' ,'BedroomAbvGr' ,'TotRmsAbvGrd']

上記コードは、リストを元にSalePriceを予想するためにfeature_namesを作成していると考えていいでしょうか

★質問3
'#' Fit the model
iowa_model.fit(X,y)
predictions = iowa_model.predict(X)

上記コードは、predictionsの中に質問2のリストを元に予想したSalePriceが格納されていると考えていいでしょうか。

以上、よろしくお願いいたします。

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★質問1
'#'SalePriceをターゲットとする
y = home_data['SalePrice']

上記コードは、SalePriceを予想するためにyに代入しているのでしょうか。

そうです。いわるる教師データです。
最後のほうにあるmodel.fit(X,y)という記述はscikit-learnなどでよく使われる記述のため、表記を統一するためにyに代入しているだけだと思います。当然ながらmodel.fit(X, home_data['SalePrice'])としても同じです。

★質問2
'#'以下の機能のリストを作成する
feature_names = ['LotArea' ,'YearBuilt' ,'1stFlrSF' ,'2ndFlrSF' ,'FullBath' ,'BedroomAbvGr' ,'TotRmsAbvGrd']

上記コードは、リストを元にSalePriceを予想するためにfeature_namesを作成していると考えていいでしょうか

そうです。いわゆる学習データです。

★質問3
'#' Fit the model
iowa_model.fit(X,y)
predictions = iowa_model.predict(X)

上記コードは、predictionsの中に質問2のリストを元に予想したSalePriceが格納されていると考えていいでしょうか。

その通りです。

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  • 2018/11/21 13:06

    tachikoma様
    回答ありがとうございます。
    更問させてください。

    質問1
    上記コードで使用しているTrainデータの変数は80ありました。
    そのうち、7つの変数のみ使ってSalePriceを予想したと理解しています。
    単に次元を圧縮してSalePriceを求めたと考えています。
    どのような使い道があるのでしょうか。
    実際の例を教えていただければありがたいです。

    質問2
    変数が80あると書きましたが、SalePriceを予想するのに寄与率の高い変数のみを
    抽出するような方法はあるのでしょうか?
    もしあれば、寄与率の高い変数のみでリストを作成して予想されるのが一番いいのではないかなと思いました。

    お手数おかけしますが、どうぞよろしくお願い致します。

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