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。
解説
モジュールのインポートなど
バージョン
n_samples
n_samplesを変化させることでサンプル数を変えることができる。
![](https://sabopy.com/wp/wp-content/uploads/2021/01/n_samples-4.png)
noise
noiseでばらつきを付与できる。
![](https://sabopy.com/wp/wp-content/uploads/2021/01/noise-3.png)
random_state
random_stateを変えることで再現可能な乱数を生成することができる。
![](https://sabopy.com/wp/wp-content/uploads/2021/01/random_state-4.png)
参考
![](https://scikit-learn/stable/_images/sphx_glr_plot_ward_structured_vs_unstructured_thumb.png)
make_swiss_roll
Gallery examples: Hierarchical clustering: structured vs unstructured ward Swiss Roll And Swiss-Hole Reduction
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