ã¯ã˜ãƒ‘ã‚¿4ç« with Python - Handwriting環境構築ã™ã‚‹ã ã‘ã—ã¦numpyã™ã‚‰ã¾ã¨ã‚‚ã«æ‰±ãˆãªã„ã®ã¯æ¥ãšã‹ã—ã„ã®ã§ã€ã¯ã˜ãƒ‘ã‚¿ã®Rã«ã‚ˆã‚‹å®Ÿè¡Œä¾‹ã‚’Pythonã«ç§»æ¤ã—ãªãŒã‚‰Pythonã®ç§‘å¦è¨ˆç®—ライブラリã«æ…£ã‚Œã¤ã¤ã€æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã«ã‚‚慣れよã†ã¨ã„ã†é‚胆。 ã¨ã‚Šã‚ãˆãšç¬¬4ç« ã‹ã‚‰ã€‚ irisã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’ç”¨æ„ scikit-learnã«ã¯æ§˜ã€…ãªå¦ç¿’データãŒç”¨æ„ã•ã‚Œã¦ã„ã¦ã€ãŠæ±ºã¾ã‚Šã®ã‚ˆã†ã«ãã®ä¸ã«ã‚¢ãƒ¤ãƒ¡ã®å¦ç¿’データもå«ã¾ã‚Œã¦ã„る。 from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() print iris.data iris.dataãŒå¦ç¿’データã®æœ¬ä½“。 iris.feature_namesãŒãã‚Œãžã‚Œã®åˆ—ã®ãƒ©ãƒ™ãƒ«ã€‚ In [28]: iris.feature_names Out[28]: ['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal lengt
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