目次
アヤメのデータセットを確認方法
前回、アヤメのデータセットについて学習しました。
今回は、アヤメのデータセットの中身を確認します!
まず最初に新規ノートブックを作成してスタートです!
![](https://momotech-dao.com/wp-content/uploads/2024/05/93e39de8c8afd01bb743965fb96f25fa.png)
①データセットを読み込んでそのまま表示しよう!
sklearn(Pythonで読むこむ際に使うscikit-learnライブラリの名前)の中からdatasetsを取り出します。
コード
from sklearn import datasets #1
irisdata = datasets.load_iris() #2
print(irisdata) #3
#1 ライブラリをインポート
#2 irisデータ(アヤメのデータ)を読み込む
#3 読み込んだデータをそのまま表示
参考資料:Python3年生機械学習のしくみ
実行結果
![](https://momotech-dao.com/wp-content/uploads/2024/05/image-11.png)
たくさん数字が出ましたが、これらはデータセット中に何種類ものデータが入っていることを表しています。
下の表はアヤメのデータセットの中に入っている内容です。
データ名 | 内容 |
---|---|
data | 学習用のデータ |
feature_names | 特徴量の名前 |
target | 目的の値(分類の値) |
target_names | 目的の名前(分類の名前) |
DESCR | このデータセットの説明 |
②特徴量や分類の名前を確認しよう!
アヤメのデータセットに、『どんな種類のアヤメの特徴量データ』が入っていて、『どのような分類になっているのか』を見てみましょう!
コード
print("特徴量の名前 = ", irisdata.feature_names) #1
print("分類の名前 = " , irisdata.target_names) #2
print("分類の値 = " , irisdata.target) #3
#1 特徴量の名前:feature_names
#2 分類の名前:target_names
#3 各データの分類:target
参考資料:Python3年生機械学習のしくみ
実行結果
![](https://momotech-dao.com/wp-content/uploads/2024/05/image-13-1024x257.png)
分類の名前に3種類の名前がありますがそれぞれ以下の特徴があります。
英語名 | 和名 | 特徴 |
---|---|---|
setosa | ヒオウギアヤメ | 北海道・アラスカなどに分布 |
versicolor | バージカラ― | アメリカ東部・カナダ東部などに分布 |
virginica | バージニカ | アメリカ南東部に分布 |
分類の値の番号は
0:setosa
1:versicolor
2:virginica
に対応しています。
これでデータを読み込んで中身を確認することができました!
次は、データフレームを作成していきましょう!