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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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作成した予測モデルを分類に使えるか

Rondon7251

総合スコア89

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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。

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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2020/04/20 06:51

編集2020/04/20 06:53

下記の予測モデルを作成しました。
分類器としてこの予測モデルを作成したのですが
未知のデータをクロールして予測モデルにかけ分類するといったことは可能でしょうか

何かわかる方いましたら教えてください。

python

1import pandas as pd 2from sklearn.model_selection import train_test_split 3from sklearn.svm import SVC 4from sklearn.metrics import accuracy_score 5from sklearn.metrics import confusion_matrix 6from sklearn.metrics import f1_score 7 8# データの読み込み --- (*1) 9analysisresults_data = pd.read_csv("analysis_resultstableFAB.csv",encoding="utf-8") 10 11# データをラベルと入力データに分離する --- (*2) 12y = analysisresults_data.loc[:,"analysis_result"] 13x = analysisresults_data.loc[:,["signatures_id","hit_count"]] 14 15# 学習用とテスト用に分離する --- (*3) 16x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.2, train_size = 0.8, shuffle = True, random_state=0) 17 18# 学習する --- (*4) 19clf = SVC() 20clf.fit(x_train, y_train) 21 22# 評価する --- (*5) 23y_pred = clf.predict(x_test) 24print("正解率 = " , accuracy_score(y_test, y_pred)) 25 26tp, fn, fp, tn = confusion_matrix(y_test, y_pred).ravel() 27print("TP,FN,FP,TN = ",tp,fn,fp,tn) 28 29FPR = fp/(fp+tn) 30print("偽陽性率 = ",FPR) 31 32print("F値 = " , f1_score(y_test, y_pred)) 33

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未知のデータをクロールして予測モデルにかけ分類するといったことは可能でしょうか

はい,可能です.

投稿2020/04/22 09:59

dark-eater-kei

総合スコア1248

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