機械学習のhello,worldプログラミング(アヤメの品種を推測する。4つのデータの組み合わせから)

機械学習のhello,worldプログラミング(アヤメの品種を推測する。4つのデータの組み合わせから)

環境構築は、Google Colaboratory + pythonが一番楽だね!

参考URL
【初心者向け】Pythonを使って機械学習プログラミング体験してみよう!

https://colab.research.google.com/
Google Colaboratoryは、ブラウザから直接Pythonを記述、実行できるWebサービス。
python環境構築が不要なので楽(Googleアカウントが必要)

Q, NoteBookって何?
A, Colabにおけるファイルのようなのもの
コード+テキスト(MarkDown記法で記述するコメントやドキュメント)が、セルという塊で表現されている。

1, hello, worldプログラミング
ノートブックを新規作成。最初のセルが自動生成されているので、
print(‘hello, world!’)
と入力。左側にある再生ボタンを押すと実行される。

2, 左上の「+テキスト」を押すと、コードとは別に「リッチドキュメント」が挿入できる。
MarkDown記法で記述する。右半分がプレビューになっていて、リアルタイムで表示される。

3, ファイル保存
Ctrl+Sか、メニューのファイルから保存。Untiled1.pynbという仮の名前になっているので名前の変更で
helloworld.ipynb
にする。IPython Notebook(*.ipynb)
最初のIは、Interactive(対話的な) Pythonらしい。

4, Pythonライブラリが充実!
numpy = 数学ライブラリ
matplotlib = グラフ描画ライブラリ
pandas = データ解析ライブラリ
sklearn = 機械学習ライブラリ

単純なグラフの表示

5, 最初の機械学習。アヤメの品種を推測する。
a, 花弁の長さ
b, 花弁の幅
c, ガクの長さ
d, ガクの幅
の4つの変数が与えられるので、
0: Setosa
1: Versicolor
2: Versinica
のどれかに分類する(教師あり学習)

6, 実際にデータを取得して表示してみる

7, データから機械学習させて、適当な値から、アヤメの品種を推測させてみる。

機械学習の評価: 0.9736842105263158
アヤメの品種: [2]

たぶん、これが機械学習のhello,worldプログラミングだと思う。
理論が全く分からなくても、ネットワークやファイル圧縮と同じように、ライブラリを導入・メソッド実行するだけで機械学習が出来る!