エピソード

Python での初めての線形回帰プロジェクト (パート 7/17) |初心者のためのマシンラーニング

代入 Bea Stollnitz

Machine Learning for Beginners

Microsoft のプリンシパル クラウド アドボケイトである Bea Stollnitz が紹介するこのチュートリアルでは、Python と scikit-learn のおもちゃのデータセットを使用して、最初の線形回帰プロジェクトを作成する方法について説明します。 このビデオは、Machine ラーニング for Beginners シリーズの一部です。ここでは、Jupyter Notebook で Python コードを使用して、さまざまな機械学習トピックとその実装について説明します。

このビデオでは、次の内容について説明します。

  • scikit-learn から糖尿病データセットを読み込む方法
  • 回帰モデルの関連データ (BMI) を抽出して整形する方法
  • データをトレーニング セットとテスト セットに分割する方法
  • scikit-learn を使用して線形回帰モデルを作成してトレーニングする方法
  • matplotlib を使用して予測を行い、モデルのパフォーマンスを評価する方法

Jupyter ノートブックと仮想環境を初めて使用する場合は、前のビデオをご覧ください。ここでは、データ サイエンス プロジェクト用の仮想環境で Jupyter Notebook を設定する手順について説明します。

このシリーズの次のビデオでは、さまざまな機械学習トピックについて詳しく説明し、Jupyter Notebook で Python コードを使用して実装する方法について説明します。 こちらもご覧ください。

章

  • 00:00 - はじめに
  • 00:21 - 初心者向け ML リポジトリから Jupyter ノートブックを開く
  • 00:50 - SciKit-Learn の糖尿病おもちゃデータセット
  • 01:36 - ノートブックを使用して糖尿病データセットを読み込む
  • 02:30 - 糖尿病データを書式設定するために numpy 配列を整形する
  • 02:49 - データをトレーニング データセットとテスト データ セットに分割する
  • 03:14 - 線形回帰モデルを作成してトレーニングし、予測を行う
  • 03:35 - matplotlib を使用して予測を視覚化する
  • このコースは、Microsoft の無料のオープンソースの 26 レッスン ML For Beginners カリキュラムに基づいています。
  • このレッスンに 従う Jupyter Notebook を使用できます。

接続

Azure Machine Learning
Python

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