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&size(24){Python3 コマンドメモ};
#contents
**リスト [#aac411ef]
***空リストを作る [#k2f2b5f4]
newlist = []
***リストをn番目からm番目まで抽出する [#f90d4ea8]
newlist = oldlist[n:m+1]
~後ろの項に入力するのが''m+1番目''であることに注意。
**文字列 [#bb56aece]
***特定の文字が存在するか [#cc17e565]
"a" in text
とすると、文字列text中に文字"a"が存在するかがbooleanで返ってくる。
***特定の文字が何個あるか [#vd9103bb]
text.count("a")
とすると、文字列text中に文字"a"が何個存在するかが返ってくる。
**scikit-learn [#vee81682]
***version [#gd166bd0]
|Scikit-learn 0.16|2015 04/15|
|Scikit-learn 0.17|2015 11/05|
|Scikit-learn 0.18.2|2017 06/28|
|Scikit-learn 0.19.2|2018 07/27|
|Scikit-learn 0.20.0|2018 09/27|
***基本的な書き方 [#i60dcb5a]
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.metrics import confusion_matrix
estimator : 分類器を代入
train_data = 訓練のためのデータ
train_label = 訓練データと同じ順番の正解ラベル
test_data = テストのためのデータ
test_label = テストのための正解ラベル
estimator.fit(train_data, train_label)
pred_list = estimator.predict(test_data)
rate = accuracy_score(test_label, pred_list)
conf_matrix = confusion_matrix(test_label, pred_list)
このとき、pred_listが分類結果、rateが正答率、conf_matが混同行列になる。
***importを認識しない [#x1ccec04]
scikit-learnは
import sklearn
と書いても認識しない仕様となっております。よって、
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
のように、使いたい機能を指定してimportしましょう。
***ランダムフォレスト [#g3f5172c]
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
**コメント [#q48d1023]
#pcomment