pythonではじめる機械学習p34からです。cancer腫瘍が悪性かどうか予測するということをやっています。
コードは↓なのですが、このコードの流れについては、➀zipでcancer.target_names
とnp.bincount(cancer.target)
を並列処理し、➁その値をn
とv
に格納し、➂それをn: v
のところでそのまま渡してあげるという感じで間違いないでしょうか?また、辞書型を作成する場合は内包表記自体を{}
で囲んであげるということで合っていますか?表現についても間違いありましたらご指摘願えます。
print('samplecounts per class: {}'.format({n: v for n, v in zip(cancer.target_names, np.bincount(cancer.target))}))
pythonfile
1from sklearn.datasets import load_breast_cancer 2import numpy as np 3cancer = load_breast_cancer() 4 5# cancer.keys(): 6# dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename'])) 7 8print('samplecounts per class: {}'.format({n: v for n, v in zip(cancer.target_names, np.bincount(cancer.target))}))
#printで中身出力↓ data.shape: (569, 30) data: [[1.799e+01 1.038e+01 1.228e+02 ... 2.654e-01 4.601e-01 1.189e-01] ... [7.760e+00 2.454e+01 4.792e+01 ... 0.000e+00 2.871e-01 7.039e-02]] target_names ['malignant' 'benign'] feature_names ['mean radius' 'mean texture' 'mean perimeter' 'mean area' ...'worst fractal dimension'] filename C:\local\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\datasets\data\breast_cancer.csv samplecounts per class: {'malignant': 212, 'benign': 357}
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2020/02/15 09:55
2020/02/15 10:24 編集
2020/02/15 10:35