今回は、「Pythonによる AI・機械学習・深層学習アプリのつくり方」のアウトプットとして「LinearSVC」の使い方を紹介します。
書籍では、AND演算の機械学習について説明されていました。具体的には、以下のテーブルのようにXとYが1の場合のみ1を返すといった処理について説明されていました。
| X | Y | X and Y |
| 0 | 0 | 0 |
| 1 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 0 |
| 1 | 1 | 1 |
学んだことをすこーしだけ応用して、二つの要素を足した結果が「10」以上だったら「1」を返すといった処理を実装してみました。
細かく解説していくと結構なボリュームになりそうなので今回は以下の3つについて触れていきたいと思います。
- サンプルソースを理解するにあたって読んでおいたほうがよい記事
- 実装したソース
- 実行結果
対象レベル
Pythonの環境設定が整っており、Pythonの基本構文が理解出来ること。
詳しくは「【Python入門】〜初級編〜環境構築・基本構文まとめ」にまとめてあります。興味のある方はご覧ください。
サンプルソースを読むうえで理解しておきたいこと
基本的にこの章の内容は読み飛ばしてOKです。サンプルソースでわからないところがあれば参照してみてください。
実装してみた
実装したサンプルソースが以下になります。
処理の概要はこんなかんじです。
- 学習用のデータを用意する
- データに対する答えを用意する
- 学習させる
- テストデータを用意する
- テストデータを使って回答を求める
- テストデータの回答を作成する
- 結果の出力
実行結果
実行結果は以下になります。
見やすいように実行結果を整形しました。
10より小さい場合は「0」を10以上は「1」が設定されていますね。
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[9, 8, 4, 10, 8, 10, 6, 11, 15, 9][0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0]リンク
