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AT＆T Laboratories Cambridgeの顔画像データ。
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AT＆T Laboratories Cambridgeの顔画像データについて紹介する。
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 0.20.1 documentation
- Toy datasets
- Real datasets
リアルデータセットと呼ばれる実際に研究のベンチマークに使われてる（てた）データセットを紹介していく。
- 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
顔画像データセット
AT＆T Laboratories Cambridgeの1992年4月から1994年4月の間に撮影された一連の顔画像が各ピクセルの明るさで保存されている。
1人の顔を対して色んな方向から10枚撮影した画像が含まれていて、ラベルが一人ずつついている。
次元数としては64x64の画像で、4096次元になる。ラベルは匿名化されていて、40人分の通し番号がついている。
sklearn.datasets.fetch_olivetti_faces(data_home=None, shuffle=False, random_state=0, download_if_missing=True)
5. Dataset loading utilities — scikit-learn 0.20.1 documentation
説明変数
4096次元の画像データ
学習データの読み込み
data = datasets.fetch_olivetti_faces() df = pd.DataFrame(data.data) df.head()
対象データの読み込み
df_tgt = pd.DataFrame(data.target, columns=['target'])
df_tgt.head()
読み取った顔画像はこんな感じ
2人目はメガネに時代を感じる雰囲気がある。
