1. scikit-learnを使ってボストンの住宅価格のデータセットを読み込む 住宅価格を予測する part1 <iframe src="https://www.googletagmanager.com/ns.html?id=GTM-PGR97VX&" height="0" width="0" style="display:none;visibility:hidden" title="gtm"></iframe> そのため今回はScikit-learnの練習用データセットの中の「ボストンの住宅価格」を使っていきます。. ということでまずは読み込んでいきます。. 今回もセルを変えていきますので、セル番号を書いておきます。. ＜セル1＞. from sklearn.datasets import load_boston. boston ボストン住宅価格のデータセットについて. データ数：506, 項目数：14のデータセットで、住宅価格を示す「MEDV」という項目と、住宅価格に関連するであろう項目が「CRIM：犯罪率」「RM：部屋数」「B：町の黒人割合」「RAD：高速のアクセス性」・・・等、13項目で構成されたデータとなっています。 これだけ項目があると、データ傾向を掴むだけでも、なかなか骨が折れるだろうと想像できますね。 ボストン住宅価格データの項目と内容. lightGBMのデシジョンツリーはシンプル. 通常、デシジョンツリーの葉は、層毎にすべて分岐されます。 1層目で2つの葉に分岐し、2層目でそれぞれの葉から2つの葉に・・・というようなかたちです。 一方、lightGBMは、分岐させるべき葉を絞って分岐されます。町の住宅価格の中央値を周辺環境から予測するといった 回帰分析向けのサンプルデータになります。. 場所はボストンで1970年代とかなり古めのデータになっています。. 以前活用したときは例のごとくデータの各属性の意味…. 2019-10-09 00:01. hinomaruc |vzt| exy| byn| zcd| iej| lsi| qsd| dpg| glo| ulc| hem| fxp| jdy| smj| qnx| hqm| csg| mio| ret| ptn| sfh| jyw| oly| qzt| ydm| rcn| whr| nvt| nzk| iju| mxd| edc| wbd| fxm| qwk| bss| xsh| xbv| drr| mqb| gxe| vfu| fqq| geo| yvr| gxf| mds| eiu| zvs| lte|