機械学習~他クラス分類その2:k近傍法~
前提条件
機械学習 目次
1. 機械学習入門
2. 線形回帰その1
3. 線形回帰その2
4. 線形回帰その3
5. 線形回帰その4
6. ロジスティック回帰その1
7. ロジスティック回帰その2
8. ロジスティック回帰その3
9. ロジスティック回帰その4
10. 他クラス分類その1:ロジスティック回帰
11. 他クラス分類その2:k近傍法
12. サポートベクトルマシン(SVM)その1
13. サポートベクトルマシン(SVM)その2
14. ナイーブベイズ分類その1
15. ナイーブベイズ分類その2
16. 決定木とランダムフォレスト
他クラス分類その2:k近傍法
1. コマンドプロンプトでJupyter Notebookを起動します。
jupyter notebook
2. 写経したソースコードはGitHub Repositoryを参照してください。
3. 補足
3.1. python from sklearn.cross_validation import train_test_split
入力時の以下警告対策
警告
DeprecationWarning: This module was deprecated in version 0.18 in favor of the model_selection module into which all the refactored classes and functions are moved. Also note that the interface of the new CV iterators are different from that of this module. This module will be removed in 0.20.
修正コード
from sklearn.model_selection import train_test_split
- 作者: Bill Lubanovic,斎藤康毅,長尾高弘
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参考
- udemy 実践Pythonデータサイエンス
- 作者: 辻真吾
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