[scikit-learn] 7. make_swiss_rollによるロールケーキ状データの生成

はじめに

sklearnのdatasets.make_swiss_rollでロールケーキ状に分布した３次元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。

scikit-learnのdatasets.make_swiss_roll関数は、機械学習アルゴリズムをテストするための人工的な3次元データセットを生成するツールです。特に次元削減アルゴリズムの性能評価に広く利用されています。

生成するサンプル数を指定します。デフォルトは100で、この値を大きくするとより密度の高いデータセットが生成されます。

データにランダムノイズを追加する量を指定します。デフォルトは0.0（ノイズなし）ですが、実データをシミュレーションする場合は適度なノイズを加えることが有効です。

乱数生成のシード値です。同じ値を設定すると、毎回同じデータセットが生成されるため、実験の再現性が確保できます。