つまりなにしたの？
Blogでサンプルを使いつつ、処理方法を紹介する時に便利なscikit-learnのdatasetsにはどんなのが入っているのか
まとめておこうと思ってまとめ始めた。今回は運動能力データとワインデータ。
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やりたいこと
- datasetsの種類リスト
- 各説明変数の内容を簡単に示す
- それぞれ読み出してみる
- 目的変数の分布などを示す
今回は中でもlinnerudとwineについて紹介する。
環境
% python Python 3.6.4 (default, Mar 2 2018, 00:45:54) [GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 9.0.0 (clang-900.0.39.2)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import numpy >>> import pandas >>> import sklearn >>> numpy.__version__ '1.15.3' >>> pandas.__version__ '0.23.4' >>> sklearn.__version__ '0.20.0'
datasetsの種類とリスト
5. Dataset loading utilities — scikit-learn 0.20.0 documentation
- Toy datasets
よく使われるirisやdigitsが含まれるデータセットはToyDatasetとしてあった。
今回はここから2つについて紹介する。
- Real datasets
- Generated datasets
今回は各種データセットについて、読み込みの上Pandas DataFrameの説明変数と目的変数を作成することを目的とする。
importするもの
import pandas as pd from sklearn import datasets
運動能力データセット
生理学的特徴と運動能力についてまとめられたデータセット。
20データ含まれていて、説明変数3次元、目的変数3次元というコンパクトな感じ。
linnerudは作成した方の名前らしい。
load_linnerud([return_X_y])
Load and return the linnerud dataset (multivariate regression).
5. Dataset loading utilities — scikit-learn 0.20.0 documentation
説明変数
1. Chins 逆手懸垂ができる回数
2. Situps 上体起こしができる回数
3. Jumps ジャンプ（単位がよくわからない）
目的変数
4. Weight 体重（たぶんポンド）
5. Waist ウェスト（たぶんインチ）
6. Pulse 心拍数（男性にしてはやや低い気がする）
学習データの読み込み
linnerud_data = datasets.load_linnerud() linnerud_df = pd.DataFrame(linnerud_data.data, columns=linnerud_data.feature_names) linnerud_df.head()
対象データの読み込み
linnerud_df_tgt = pd.DataFrame(linnerud_data.target, columns=linnerud_data.target_names) linnerud_df_tgt.head()
ワインのデータセット
ワインの品種に関するデータセット
178データ含まれている。3クラス分類で予測したりする
load_wine([return_X_y])
Load and return the wine dataset (classification).
sklearn.datasets.load_wine — scikit-learn 0.20.0 documentation
説明変数
1. alcohol アルコール濃度
2. malic_acid リンゴ酸
3. ash 灰（？
4. alcalinity_of_ash 灰のアルカリ成分（？
5. magnesium マグネシウム
6. total_phenols 総フェノール類量
7. flavanoids フラボノイド（ポリフェノールらしい）
8. nonflavanoid_phenols 非フラボノイドフェノール類
9. proanthocyanins プロアントシアニジン（ポリフェノールの一種らしい）
10. color_intensity 色の強さ
11. hue 色合い
12. od280/od315_of_diluted_wines ワインの希釈度合い
13. proline プロリン（アミノ酸の一種らしい）
目的変数
14. ワインの品種
学習データの読み込み
wine_data = datasets.load_wine() wine_df = pd.DataFrame(wine_data.data, columns=wine_data.feature_names) wine_df.head()
対象データの読み込み
digits_df_tgt = pd.DataFrame(digits_data.target, columns=['target'])
digits_df_tgt.head()
どうやら英語じゃないデータ列名もあるみたいで、
系列の意味を理解するのは大変だった。
