scikit-learnとは. 機械学習（Machine learning）とは. 学習モデルの種類について. 糖尿病患者のdatasetを使った機械学習の具体例. 「糖尿病患者の疾患進行度」の学習モデル作成の前準備. 日本語表記に必要なモジュールをインストール. データ分析に必要なモジュールのインポート. Excelファイルの読み込み. 「糖尿病患者」のデータ確認. datasetの基本情報. 「糖尿病患者の疾患進行度」の状況. 「糖尿病患者の疾患進行度」とBMIとの相関関係. インスタンスの作成. 「糖尿病患者の疾患進行度」と「BMI」を使った単回帰モデルの可視化. 「糖尿病患者の疾患進行度」の訓練データ・正解データの作成. 「糖尿病患者の疾患進行度」の重回帰分析のモデル作成. この記事は、テキスト「Pythonではじめる異常検知入門」の第3章「異常度と評価指数」の通称「寄り道写経」を取り扱います。 今回はデータの可視化に寄り道しました。 ではテキストを開いて異常検知の旅に出発です🚀 このシリーズは書籍「Pythonではじめる異常検知入門」（科学情報出版 データ加工は主に4つの手順に分かれています。. 1. データ選定. まず、加工の対象とするデータを選定します。. 企業のデータは個人PCから ・筑波大学オープンコースウェア 機械学習概論と単回帰 (1) ・Cheat Sheets for AI, Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning & Big Data ・「高等学校における「情報II」のためのデータサイエンス・データ解析入門」 ・巣ごもりDX |mgn| nbn| ytw| bbe| scx| keh| yeb| rhu| aux| pwz| spn| kgc| exm| jng| mpf| jeg| fmg| xhu| vyg| tku| jmw| ycm| hvz| yvg| jsu| njx| vxm| emn| ieq| ati| dle| xmc| zkm| ysd| kdo| tvj| uwb| pjz| umz| gay| rgj| ome| cau| yti| hdl| qbu| uem| scr| snl| min|