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機械学習-アヤメの分類 (試験データのプロット)

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機械学習-アヤメの分類 (試験データのプロット)

試験データの確認

別記事の機械学習-アヤメの分類 (プログラム)で実施したアヤメのデータについて詳細に見ていきます。

機械学習-アヤメの分類 (プログラム)

まずはどのようなデータが入っているか確認していきましょう。

必要なデータのInclude

特徴量の名前の調査

4つのデータから成り立っているのが分かります。
それぞれ以下に対応します。
・がく片の長さ(cm)
・がく片の幅(cm)
・花びらの長さ(cm)
・花びらの幅(cm)

 アヤメの各種データの確認

1つの配列には
[がく片の長さ,がく片の幅,花びらの長さ,花びらの幅]が設定されています。

データの説明の確認

データの説明のSummary Statisticsを確認すると最小値、最大値が分かります。
例えば「がく片の長さ」の最小は4.3cm 最大7.9cmとなっています。

試験データのプロット

アヤメのデータは「がく片の長さ」「がく片の幅」「花びらの長さ」「花びらの幅」から成り立っているため、それぞれのX軸、Y軸の組み合わせでプロットします。全部で6通りのグラフとなります。

アヤメのプロット

アヤメのデータがプロットされました。赤、青、緑がそれぞれ「setosa」、「Versicolour」、「Virginica」のアヤメの品種に対応します。

それぞれのアヤメの品種毎に特徴があり、「がく片の長さ」「がく片の幅」「花びらの長さ」「花びらの幅」を組み合わせることで品種を特定できそうです。

これらの特徴を機械学習で学習させていきます。

 

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