【Scikit-learn】SVMモデルでアヤメの品種分類（Irisデータセット）

Python

2020.04.17

Pythonライブラリ「Scikit-learn」でアヤメの品種分類（Irisデータセット）を行います。

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【SVM】アヤメの品種分類（Irisデータセット）

Scikit-learnには、様々なサンプルデータ（学習用のデータセット）が用意されています。
今回はそのうち、Irisデータセットを使ってアヤメの品種分類をSVM（サポートベクターマシン）で行ってみます。

データセットの中身は次のとおり。

種別	概要
説明変数	sepal length（ガクの長さ）、sepal width（ガクの幅）、petal length（花弁の長さ）、petal width（花弁の幅）
目的変数	アヤメの品種（’setosa’=0 ‘versicolor’=1 ‘virginica’=2）
CSV	https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/sklearn/datasets/data/iris.csv

動画解説

サンプルコード

■x1, x2を説明変数としてgamma = 0.1, C=1., kernel=’rbf’でSVMモデルにより学習したときの決定境界

■x2, x3を説明変数としてgamma = 0.1, C=1., kernel=’rbf’でSVMモデルにより学習したときの決定境界

■x3, x4を説明変数としてgamma = 0.1, C=1., kernel=’rbf’でSVMモデルにより学習したときの決定境界

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