ローズパイソンの使い方を簡単に解説

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Rose vs Jack, or Female vs Male

このPythonチュートリアルでは、詳細で実行可能なステップバイステップのサンプルコードと解説を含んだ、Pythonの学習用資料を提供します。

Chapter 1: Getting Started with Python

Pythonで予測モデルの構築を始める前に必要な基本的な手順を学びます。

Pandasを使ってデータを取得する Pandasはデータの取得と操作に非常に便利なツールです。以下のコードを使ってデータを取得します。

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")

データの理解データを理解するために、以下の手順を実行します。

# データの先頭の行を表示する
print(data.head())

# データの統計情報を表示する
print(data.describe())

Chapter 2: Predicting with Decision Trees

前の章で最初の予測を行いましたが、次のレベルに進みましょう。

データの前処理予測モデルを作成する前に、データの前処理が必要です。以下の手順を実行します。

# 不要な特徴量を削除する
data = data.drop(columns=["column_name"])

# 欠損値を補完する
data = data.fillna(0)

# カテゴリカル変数を数値にエンコードする
data = pd.get_dummies(data)

モデルの学習と予測 Decision Treesを使ってモデルを学習し、予測を行います。以下の手順を実行します。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 特徴量とターゲット変数を分割する
X = data.drop(columns=["target_variable"])
y = data["target_variable"]

# 学習データとテストデータに分割する
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# モデルの学習
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# モデルの予測
y_pred = model.predict(X_test)

Chapter 3: Improving your predictions through Random Forests

さらに予測の精度を向上させる方法を学びましょう。

モデルの改善 Random Forestを使ってモデルの精度を高めることができます。以下の手順を実行します。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# モデルの学習
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

# モデルの予測
y_pred = model.predict(X_test)

特徴量の重要度の確認 Random Forestを使って特徴量の重要度を計算し、表示します。以下のコードを使います。

importances = model.feature_importances_

# 特徴量の重要度を表示する
for feature, importance in zip(X.columns, importances):
    print(f"{feature}: {importance}")

Exercise: Rose vs Jack, or Female vs Male

この演習では、Titanicのデータセットを使用して、女性と男性の生存率を計算します。

データの読み込み

import pandas as pd

train = pd.read_csv("train.csv")

生存率の計算（絶対数）

# 生存者と死亡者の人数を計算する
survived_count = train["Survived"].value_counts()
print(survived_count)

生存率の計算（割合）

# 生存率を計算する
survival_rate = train["Survived"].value_counts(normalize=True)
print(survival_rate)

性別ごとの生存率の計算

# 男性と女性の生存者数を計算する
male_survived_count = train["Survived"][train["Sex"] == "male"].value_counts()
female_survived_count = train["Survived"][train["Sex"] == "female"].value_counts()

print(male_survived_count)
print(female_survived_count)

このように、Pythonを使ってデータ分析や予測モデルの作成をすることができます。詳細な手順や実行可能なサンプルコードを使って、Pythonによる機械学習の学習を進めていきましょう。