機械学習を試してみる

はじめに

環境

環境構築

Anacondaインストール

仮想環境作成

  • Anaconda navigator起動
  • [Enviroments] - [Create] - 適当な名前でOK（「test」とする）

ライブラリインストール

  • test の再生ボタンをクリックし[Open terminal]
  • 以下を入力
conda install jupyter
pip install scikit-learn

機械学習コードを書いてみる

  • test の再生ボタンをクリックし[Open with Jupyter notebook]
  • 適当なところに新規ファイル作成し、以下のコードを入力して実行（Shift + Enter）
from sklearn.svm import LinearSVC

ax = [[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]]
ay = [0,0,0,1]

m = LinearSVC()
m.fit(ax, ay)
m.predict([[0,0]])
  • array([0])と表示されればOK
  • Jupyter notebookでコードを実行するときはShift + Enter

解説

  • 次の4つのデータを学習させている
    • 入力[0,0]のとき出力0
    • 入力[0,1]のとき出力0
    • 入力[1,0]のとき出力0
    • 入力[1,1]のとき出力1
  • 一番最後の行で入力[0,0]のときの出力を予測させると「0」と解答するので、学習されていることがわかる
    • ここを[1,1]に変更すると「1」になる
  • 今回は与えたデータと同じもので試しているが、異なるものでもそれなりに予測される
    • 線形モデルを使用（「LinearSVC」）
    • 線形関数（一次関数）を用いた予測を行っている