コース02-機械学習の概要

023.最初の機械学習モデル(Your First Machine Learning Model)[Kaggle日本語訳]YourTurn

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要約

これまでに、データをロードし、次のコードで確認しました。 このセルを実行して、前の手順で中断したコーディング環境をセットアップします。

実行結果

 

演習

ステップ1:予測ターゲットを指定する

販売価格に対応するターゲット変数を選択します。 これをyという新しい変数に保存します。 必要な列の名前を見つけるには、列のリストを印刷する必要があります。

実行結果

 

ステップ2:Xを作成する

次に、予測機能を保持するXというDataFrameを作成します。

元のデータの一部の列のみが必要なため、最初にXで必要な列の名前を使用してリストを作成します。

リストでは次の列のみを使用します(リスト全体をコピーして貼り付けると、入力を節約できますが、引用符を追加する必要があります)。

機能のリストを作成したら、それを使用して、モデルの適合に使用するDataFrameを作成します。

実行結果

 

データの確認

モデルを作成する前に、Xをざっと見て、適切に見えることを確認してください

実行結果

 

ステップ3:モデルを指定して適合させる

DecisionTreeRegressorを作成し、iowa_modelに保存します。 このコマンドを実行するには、sklearnから関連するインポートを実行したことを確認してください。

次に、上で保存したXとyのデータを使用して作成したモデルを適合させます。

実行結果

 

ステップ4:予測を行う

Xをデータとして使用して、モデルのpredictコマンドで予測を行います。 結果をpredictionsと呼ばれる変数に保存します。

実行結果

 

結果について考える

headメソッドを使用して、上位のいくつかの予測を、それらの同じ家の実際の家の値(y単位)と比較します。 何か驚くべきことはありますか?

モデルの予測がどれほど正確であり、それをどのように改善できるかを尋ねるのは自然なことです。 それはあなたが次のステップになるでしょう。

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