‫お帰りなさい｡
‫前回のビデオと今回のビデオの間に､ このデータディクショナリーを整理して､ 少し見やすくしました｡
‫また､ 資料編にも掲載していますのでご安心ください｡
‫だから､ 損をすることはないのです｡
‫しかし､ ちょうど私たちが使っている機械学習パイプライン､ あるいは機械学習モデリングパイプラインのステップ4である特徴量について話したところです｡
‫そして､ ここでデータの特徴ごとに異なる情報を得ることができるのです｡
‫上のリンクを見るなどして､ 自分で研究者､ 研究者をやることで､ それが可能になります｡
‫これは､ この情報の間を読んで整理するために行ったことです｡
‫そのため､ UCIデータセットのWebページと同様に､ 属性情報を提供します｡
‫ここにあるのは76の属性ですが､ 現実的には14の属性しか使っていないので､ 14の属性しか使っていません｡
‫そして､ それがこのデータディクショナリーなのです｡
‫つまり､ 基本的にデータディクショナリーは､ 作業中のデータについて教えてくれるだけのものなのです｡
‫素晴らしい｡
‫さて､ ここでもう一度確認するとしたら､ どこまで進んでいるでしょうか？
‫1､ 2､ 3､ 4とやり遂げました｡
‫しかし､ 本当にそうだろうか？
‫だから､ 私たちはただ考えてやっているのです｡
‫では､ いよいよこのセクションに､ これまで進めてきたツールを適用してみましょうか｡
‫そこで､ このデータ解析編｡
‫では､ そうしましょう｡
‫道具を用意しよう｡
‫そこで､ ここに見出しを作成します｡
‫道具を準備する｡
‫データ解析や操作のために､ pandas､ map､ plot lib､ numpyを使用する予定です｡
‫素晴らしい｡
‫そこで､ ノートの冒頭にインポートを行います｡
‫このように､ 大きな塊や一つの大きなJupyterセルを見ることができるのです｡
‫さまざまなツールを一度に取り込むことができます｡
‫必ずしもこの方法でなければならないわけではありませんが､ この方法で行うのが業界標準のようなものです｡
‫では､ その様子をご覧ください｡
‫必要な道具をすべて取り込む｡
‫そこで､ ここに小さな小見出しを作ることが考えられます｡
‫そうすれば､ このステップバイステップの作業をするときに､ 必要なツールはすべて揃っていることになります｡
‫そして今､ また､ プロジェクトはこのように始まらないかもしれない｡
‫このような完成予想図ばかりが目につくので､ このようなやり方をしているだけなのです｡
‫私たちがこれまで行ってきたような､ 必要な時に必要なツールをインポートする方法です｡
‫この大きなコードのブロックが見えたら､ インポートやさまざまなツールなどを使ってタイプしてほしいんだ｡
‫それを見て､ なんてこった､ あそこは全部がどうなっているのかよくわからない､ となるかもしれませんが､ それはそれでいいんです｡
‫フレームワークができたので､ 次はこれを使って､ さまざまなツールを適用してみましょう｡
‫ここで説明するすべての機能については､ かなり慣れているはずですが､ そうでない場合でもまったく問題ありません｡
‫どこに目を向ければいいのか､ どこに助けを求めればいいのか､ わかっているはずです｡
‫では､ こうしてみましょう｡
‫通常のEDAやプロット用ライブラリにします｡
‫ここで､ NumPyをインポートします｡
‫ちなみにEDAとは､ Exploratory Data Analysis（探索的データ分析）の略です｡
‫略語で話さないようにしないとね｡
‫私たちコーダーは､ 何でもかんでも短縮したがる｡
‫そこで､ import numpy as NP import pandas as PD import map plot lib dot py plot as plt at plt come on down import
‫seabourn as psns.
‫Seabourn remember は map plot lib の上に構築されたプロットライブラリで､ map plot lib はこれから使う基本的なプロットライブラリです｡
‫ということで､ マッププロットリブをラインでやってみます｡
‫プロットはノートブックの中に表示されるようにしたい｡
‫この小さな魔法のような関数が､ パーセント記号で何をするかというと､ こうです｡
‫そして､ サイクロンやサイクロンと呼ばれるものからモデルをインポートしたいと思います｡
‫一瞬でわかりますよ｡
‫そこで､ SRCから線形モデルの輸入ロジスティック回帰を学習する｡
‫さて､ これらのモデルがどこから来たのか気になる方は､ サイクロンモデルマップを思い出してください｡
‫正しい見積もりを選ぶこと
‫素晴らしい｡
‫そこで､ 前節でこれに沿って説明しました｡
‫今回は分類の問題に取り組んでいるので､ 分類モデルだけをインポートすることになります｡
‫そこで､ ESC Learn DOTの隣人から､ ここでも別のモデルを輸入することになりました｡
‫近傍分類器も同様です｡
‫そして､ このアンサンブルを覚えていますか？
‫前2作を見たことがない人もいるかもしれませんが､ 大丈夫です｡
‫その時はその時で話をしましょう｡
‫ランダムフォレスト分類器｡
‫それを見てきました｡
‫そして､ モデル評価へ｡
‫サイクロンドットのモデル選択から､ インポート・トレイン・テスト・スプリットへと進みます｡
‫これで､ データをトレーニングセットとテストセットに分けることができるようになります｡
‫ここからクロスボーンスコアも取り込みます｡
‫なぜ､ そんなことがわかるのかというと､ それなりの練習を積んできたからです｡
‫そして､ これを見ている人は､ やれやれ､ 輸入のために覚えておかなければならないことがたくさんあって､
‫ああ､ そういうことなんだ､ と｡
‫私も同意見です｡
‫しかし､ 機械学習は非常に広い分野であり､ 同じようなことをするにもさまざまな方法があるのです｡
‫でも､ 今やっているような実践的な練習を重ねれば､ 少しずつ慣れてくるはずです｡
‫そしてまた､ 急ぐことはないのです｡
‫やっぱりいろいろ調べないとダメですね｡
‫だから､ この2つは別々のラインでやりましたよ｡
‫同じモジュールのものだから､ 同じラインでやってもよかったんだけどね｡
‫でも､ ちょっとだけ整頓して｡
‫ちょっとだけポリフォニック｡
‫スカローニの話を聞きに行きたい｡
‫マトリックス・インポート・コンフュージョン｡
‫マトリックス分類レポート｡
‫まあ､ サイクロン部の評価欄でお馴染みかもしれませんね｡
‫私たちはここに輸入して行っています｡
‫精度を求めるのは､ 頭の中で「これは分類の問題だ」と考えているからです｡
‫分類モデルを評価するために､ どのような指標を用いることができるのか？
‫スカラーとマトリックスから1点ずつインポートして､ RCカーブを描く｡
‫さて､ 皆さんは「ダニエル､ これは大変な量だ」と思われるかもしれませんが､ 本当にそうなんです｡
‫これは21行のインポートからいくつかのコメントを除いたものですが､ これが必要なツールなのです｡
‫だから､ もしここに戻ってきても､ まだもっと必要かもしれない｡
‫見落としがあるかもしれませんが､ ノートブックの最初に出てくるのはこんな感じです｡ 一度セットアップしたら､
‫これらにアプローチしたいので､ 実験と実験の間の時間を最短にしたいからです｡
‫そのため､ できるだけ早く手を動かすことができるように､ すべてのツールの準備をトップで行っているのです｡
‫パンダもいるし､ マップもあるし､ プロットラボもある｡
‫Jupyterノートブックで一緒に作業しているアンパイヤがあるんです｡
‫コンドルの環境では､ サイクロンがあり､ これからデータ解析のセクションで作業します｡
‫つまり､ 基本的にはデータをインポートして､ それを見て､ 自分自身をSubject
‫Matter Expert（データについて知っている人）になろうとすることです｡
‫それが､ この3つのステップでやろうとしていることなのです｡
‫では早速､ シフトとエンドを押して､ ツールをインポートしてみましょう｡
‫祈っています｡
‫こちらが環境を整えれば､ すべて正しくインポートして見せてくれました｡
‫ここで何を得るのか？
‫どうしたんですか？
‫ランタイムエラー MP Q フォントサイズの変更は､ バイナリの非互換性を示している可能性があります expected 192 from C. A. PIオブジェクトから16になった｡
‫実は､ そのエラーは初めて見ました｡
‫これが出合いなんですね｡
‫こういうのは｡
‫ある程度経験を積んだ後でも､ こういうこと､ この警告に出くわすことがあるんです｡
‫だから､ このセルが完全に動くのを待つだけです｡
‫すでに警告を発しているのです｡
‫あ､ また警告が出ましたね｡
‫さあ､ どうぞ｡
‫MP that you func now we might let this cell run out as in finish, because it's going to take a little while.このセルを終了させるかもしれません｡
‫認識されない引数｡
‫あ､ これは置けないかも｡
‫これは､ ここより上に行く必要があります｡
‫これでよしとしよう｡
‫これは輸入されるのでしょうか？
‫そうです､ そのはずです｡
‫そして今､ 警告が出なくなった､ か｡
‫それは面白いですね｡
‫日々､ さまざまな機械学習のコードや一般的なコードに触れていると､ そのような驚きがありますね｡
‫それは時に､ あなたが本当に期待していないことをすることがあります｡
‫それで､ その警告が消えてしまったんです｡
‫今後､ もし復活することがあれば､ その時に対応することになるでしょう｡
‫しかし､ とりあえずは道具が揃ったということにしておきましょう｡
‫あとは､ それを応用していくだけです｡