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NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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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。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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2回答

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Pythonを使った機械学習でグループごとに学習させたい

syakwti

総合スコア18

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投稿2017/06/15 18:21

###前提・実現したいこと
機械学習でグループごとに学習させたいです.

例えば自動車レースで順位予測をしたい時に
下記のようなデータがあるとします.
開催日時 コース ドライバー 車種 着順 出走台数
xxxx 1 佐藤 A 1 6
xxxx 1 山田 B 3 6
xxxx 1 田中 C 4 6
xxxx 1 渡辺 D 2 6
xxxx 1 中田 E 6 6
xxxx 1 伊藤 F 5 6
yyyy 2 池田 A 1 4
yyyy 2 上野 B 2 4
yyyy 2 小野 C 4 4
yyyy 2 工藤 D 3 4

scikit-learnのfitを使って学習させているのですが上記のようなデータですと
レースごとのドライバー達の相性が考慮されていないと思います.
なので1レースのグループごとに学習させそれを大量に行いたいのですが
どのようにすれば良いかわかりません.

pythonさえ使っていればscikit-learnを
使わないやり方でも構いませんのでご教授お願いします.

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ベストアンサー

データを一度pandasに入れて、groupby() にてレース毎のデータを処理するという方法はいかがでしょうか。

実際のコードはこんな感じです。

data.csv

開催日時,コース,ドライバー,車種,着順,出走台数 2017/05/01,1,佐藤,A,1,6 2017/05/01,1,山田,B,3,6 2017/05/01,1,田中,C,4,6 2017/05/01,1,渡辺,D,2,6 2017/05/01,1,中田,E,6,6 2017/05/01,1,伊藤,F,5,6 2017/05/01,2,池田,A,1,4 2017/05/01,2,上野,B,2,4 2017/05/01,2,小野,C,4,4 2017/05/01,2,工藤,D,3,4

test.py

Python

1import pandas as pd 2 3df = pd.read_csv('data.csv') 4for race, sub_df in df.groupby(['開催日時','コース']): 5 #ここでレース毎のデータが取れる 6 print(race[0], race[1]) #開催日時,コースデータ 7 print(sub_df)

投稿2017/06/15 23:46

magichan

総合スコア15898

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syakwti

2017/06/18 04:29

ご回答ありがとうございます. groupby()なんて知りませんでした.やってみたいと思います.
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おはようございます。
もし、データがCSVで格納されていて、「レース毎」のデータが上のデータでいう「コース」の部分であれば、CSVを一行ずつ読みだして「コース」のカラムの値を読みだしてデータ毎に割り振ってやれば良さそうですよね。

CSVの読みだし方は単純なCSVファイルの読み込み 要素にアクセスするが参考になると思います。csv2.pyの、row[1]の部分を「レース毎」のカラムを指定すればよいですね。

あとは、CSVのお尻までデータを割り振りながら読みだしたデータをnumpy配列に格納して保存、保存してできた「レース毎」のnumpy配列の部分を差し替えながら学習、で行けると思います。

学習のやり方は詳しくないので別途お調べください。

投稿2017/06/15 21:50

退会済みユーザー

退会済みユーザー

総合スコア0

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syakwti

2017/06/18 04:32

ご回答ありがとうございます. 割り振ってやってみたいと思います.
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