matplotlib [scikit-learn] 8. make_regressionによる回帰用のランダムなデータの生成
sklearnのdatasets.make_regressionで回帰問題用のランダムなデータを作成することができる。ここでは各種パラメータが生成するデータに及ぼす影響について説明する。
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matplotlib [scikit-learn] 7. make_swiss_rollによるロールケーキ状データの生成
scikit-learnのdatasets.make_swiss_roll関数を使用してロールケーキ状の3次元データを生成する方法と、各種パラメータがデータ分布に与える影響について解説します。機械学習のデータ可視化や次元削減の実験に最適です。
matplotlib [scikit-learn] 6. make_s_curveによるS字状データの生成
scikit-learnのmake_s_curve関数を使用してS字状の3次元データを生成する方法とパラメータの影響について解説します。機械学習モデルのテストや次元削減アルゴリズムの検証に役立つデータセット生成技術を紹介します。
matplotlib [scikit-learn] 5. make_gaussian_quantilesによる等方的なガウス分布データの生成
機械学習ライブラリscikit-learnのmake_gaussian_quantiles関数を用いた等方性ガウス分布データの生成方法を解説。パラメータ設定の違いによるデータ特性の変化や分類問題への応用例を具体的に紹介します。
matplotlib [scikit-learn] 4. 三日月状データを生成：make_moons関数の使い方
scikit-learnのmake_moons関数を使った三日月状データの生成方法を解説。パラメータ設定によるデータ分布の変化について詳しく説明します。
matplotlib [scikit-learn] 3. make_circlesによる円状データの生成
sklearnのdatasets.make_circlesで円状に分布したクラスタリング、分類用のデータを作成することができる。ここでは各種パラメータが生成データに及ぼす影響について説明する。
matplotlib [scikit-learn] 2. make_classificationによる分類用データの生成
sklearnのdatasets.make_classificationでクラスタリング用のデータを作成することができる。データポイントは基本的にガウス分布に従い生成する。ここでは各種パラメータが生成データに及ぼす影響について説明する。
matplotlib [scikit-learn] 1. make_blobsによる分類用データの生成
scikit-learnのmake_blobs関数を使って分類モデルのテスト用データを簡単に作成する方法を解説します。クラスタの数、特徴量の次元数、データ点の分散などのパラメータを調整して、様々な分類問題に対応したデータセットを生成できます。