トップページ人工知能,実世界DB人工知能による分類 (classification)TensorFlow データセットの Iris データセット, Titanic データセット

TensorFlow データセットの Iris データセット, Titanic データセット

ここでの「分類」は,データから,そのラベル(クラス名など)を求めるもの. 分類のために,教師データを用いて事前学習を行う.

TensorFlow データセットは,事前学習に役立つ. このページでは,TensorFlow データセットの中の Iris データセット,Titanic データセットを紹介する. 利用条件は利用者で確認すること.

参考Webページ:

Google Colab へのリンク

このページの内容は,Google Colaboratory でも実行できる.

そのために,次の URL で,Google Colaboratory のノートブックを準備している.

次のリンクをクリックすると,Google Colaboratoryノートブックが開く. そして,Google アカウントでログインすると,Google Colaboratory のノートブック内のコードを実行することができる.Google Colaboratory のノートブックは書き換えて使うこともできる.このとき,書き換え後のものを,各自の Google ドライブ内に保存することもできる.

https://colab.research.google.com/drive/10u8owk1y9l-OocyenRZuDb0sKxxicVwK?usp=sharing

(1) 前準備(Google Colaboratory のノートブックを新規作成して使う場合)

自分で,Google Colaboratory のノートブックを新規作成する場合(上のリンクを使わない)のため,手順を説明する.

パソコンを使う場合は,下に「前準備(パソコンを使う場合)」で説明している.

  1. Google Colaboratory のWebページを開く

    https://colab.research.google.com

    Google Colab はオンラインの Python 開発環境. 使用するには Google アカウントが必要

  2. ファイル」で、「ノートブックを新規作成」を選ぶ

    [image]
  3. Google アカウントでのログインが求められたときはログインする

    [image]

    [image]

(2) (自分のパソコンで Python を動かす場合)Python の準備

Python のインストール,pip と setuptools の更新,Python 開発環境

Python の URL: http://www.python.org/

【Python, pip の使い方】

Python, pip は,次のコマンドで起動できる.

Python 開発環境のインストール】

TensorFlow,tensorflow_datasets,numpy,matplotlib のインストール

TensorFlow の Iris データセット

Iris データセットのロード

from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
import tensorflow.compat.v2 as tf
tf.enable_v2_behavior()
print(tf.__version__)
import numpy as np
import tensorflow_datasets as tfds
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')   # Suppress Matplotlib warnings
from tensorflow.keras import backend as K 
K.clear_session()

iris, iris_info = tfds.load('iris', with_info = True, shuffle_files=True, as_supervised=True)

[image]

Iris データセットの確認

Iris データセットのデータフレームへの変換

TensorFlow の Titanic データセット

Titanic データセットのロード

from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
import tensorflow.compat.v2 as tf
tf.enable_v2_behavior()
print(tf.__version__)
import numpy as np
import tensorflow_datasets as tfds
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')   # Suppress Matplotlib warnings
from tensorflow.keras import backend as K 
K.clear_session()

titanic, titanic_info = tfds.load('titanic', with_info = True, shuffle_files=True, as_supervised=True)

[image]

Titanic データセットの確認

Titanic データセットのデータフレームへの変換