本を参照に以下のようなコードを用いてアヤメの分類をするという基本的な分類を行なっているのですが、
任意の列を取り出す --- (※2)
csv_data = csv[["SepalLength","SepalWidth","PetalLength","PetalWidth"]]
の部分がなぜ二重配列になっているのでしょうか?
というよりもなぜ、
csv_label = csv["Name"]は二重配列ではなくていいのでしょうか?
import pandas as pd from sklearn import svm, metrics, cross_validation # アヤメのCSVデータを読み込む --- (※1) csv = pd.read_csv('iris.csv') # 任意の列を取り出す --- (※2) csv_data = csv[["SepalLength","SepalWidth","PetalLength","PetalWidth"]] csv_label = csv["Name"] # 学習用とテスト用に分割する --- (※3) train_data, test_data, train_label, test_label = \ cross_validation.train_test_split(csv_data, csv_label) # データを学習し、予測する --- (※4) clf = svm.SVC() clf.fit(train_data, train_label) pre = clf.predict(test_data) # 正解率を求める --- (※5) ac_score = metrics.accuracy_score(test_label, pre) print("正解率=", ac_score)
SepalLength,SepalWidth,PetalLength,PetalWidth,Name 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa 4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa 4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa 5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa 5.4,3.9,1.7,0.4,Iris-setosa ・ ・ ・ 6.6,2.9,4.6,1.3,Iris-versicolor 5.2,2.7,3.9,1.4,Iris-versicolor 5.0,2.0,3.5,1.0,Iris-versicolor ・ ・ ・ 5.1,2.5,3.0,1.1,Iris-versicolor 5.7,2.8,4.1,1.3,Iris-versicolor ・ ・ 6.3,3.3,6.0,2.5,Iris-virginica 5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica 7.1,3.0,5.9,2.1,Iris-virginica
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2017/11/04 14:07