回答編集履歴
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補足追加
answer
CHANGED
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@@ -24,4 +24,46 @@
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res = test_data['Survived'].reset_index().values
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25
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print(res)
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```
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-
となります
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+
となります
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+
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+
---
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+
**補足**
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+
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+
```Python
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from sklearn import svm
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from sklearn.metrics import accuracy_score
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import pandas as pd
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import numpy as np
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+
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+
#学習データとラベルを準備
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+
train_data=pd.read_csv("train1.csv",index_col=0)
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+
print(train_data)
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+
train_label=pd.read_csv("train_label1.csv",index_col=0)
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+
print(train_label)
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+
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+
#テストデータを準備
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test_data = pd.read_csv("test1.csv",index_col=0)
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+
print(test_data)
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+
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#アルゴリズムを指定
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clf = svm.SVC(C=1, gamma=10)
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#学習
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clf.fit(train_data,train_label)
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#テスト
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test_label = clf.predict(test_data)
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#テスト結果の表示
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print("テストデータ：{0},予測ラベル：{1}".format(test_data,test_label))
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print("正解率= {}".format(accuracy_score(train_label, test_label)))
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+
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+
#テストデータにテスト結果を結合
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test_data['Survived'] = test_label
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+
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#提案１：単にCSVに吐き出したいならばこれで良い
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test_data['Survived'].to_csv('out.csv')
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#提案２：Indexと結果を結合した結果の配列を得たいのであればこうなる
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data = test_data['Survived'].reset_index().values
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+
print(data)
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+
```
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