回答編集履歴
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[追記]
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**[追記]**
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本が手元にないので翻訳元の[introduction_to_ml_with_python](https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python)リポジトリを調べてみました。
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関連しそうなIssueがあったので参考にしてください。
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[amueller/introduction_to_ml_with_python - Question about make_blobs(n_samples)](https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python/issues/60)
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説明追記
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[追記]
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https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python
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本が手元にないので翻訳元の[introduction_to_ml_with_python](https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python)リポジトリを調べてみました。
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関連しそうなIssueがあったので参考にしてください。
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[amueller/introduction_to_ml_with_python - Question about make_blobs(n_samples)](https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python/issues/60)
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sklearnのmake_blobsを使うのではなく
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https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python/blob/cdc33dd1e483dd8f3d494b41c49916119e78a1db/mglearn/make_blobs.py
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+
[amueller/introduction_to_ml_with_python/mglearn/make_blobs.py](https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python/blob/cdc33dd1e483dd8f3d494b41c49916119e78a1db/mglearn/make_blobs.py)
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こちらのリポジトリのmake_blobsを使うのではないですか。
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```python
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# 質問者様が抽出しているコード?
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# sklearn.datasetsのmake_blobs使ってないですね
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from mglearn.datasets import make_blobs
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X, y = make_blobs(n_samples=(400, 50), centers=2, cluster_std=[7.0, 2],
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random_state=22)
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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)
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svc = SVC(gamma=.05).fit(X_train, y_train)
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```
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[amueller/introduction_to_ml_with_python/05-model-evaluation-and-improvement.ipynb](https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python/blob/master/05-model-evaluation-and-improvement.ipynb)
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tupleで渡しているのが悪いのでは？
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> n_samples : int, optional (default=100)
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質問追記
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[追記]
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https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python/issues/60
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sklearnのmake_blobsを使うのではなく
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https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python/blob/cdc33dd1e483dd8f3d494b41c49916119e78a1db/mglearn/make_blobs.py
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こちらのリポジトリのmake_blobsを使うのではないですか。
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tupleで渡しているのが悪いのでは？
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> n_samples : int, optional (default=100)
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