013_サンプルデータを自動生成しよう(塊2)

前回に引き続き塊のデータを生成する方法について学びましょう!

目次

②塊の数が3つのデータを作ろう

前回と同じ条件
ランダムの種 = 4
特徴量 = 2
塊の数 = 2
ばらつき = 1
点の数 = 300

を使って塊の数=3に変更し、データセットを作りましょう!

コード

X, y = make_blobs(
    random_state=4,
    n_features=2,    
    centers=3, #1
    cluster_std=1,
    n_samples=300)

df = pd.DataFrame(X)
df["target"] = y

df0 = df[df["target"]==0] #2
df1 = df[df["target"]==1] #3
df2 = df[df["target"]==2] #4

plt.figure(figsize=(5, 5))
plt.scatter(df0[0], df0[1], color="c", alpha=0.4)
plt.scatter(df1[0], df1[1], color="m", alpha=0.4)
plt.scatter(df2[0], df2[1], color="y", alpha=0.4) #5
plt.grid()
plt.show()

#1 塊の数:3つ
#2~4 分類別にデータフレームを分ける
#5 黄色の散布図

参考資料:Python3年生機械学習のしくみ

実行結果

これで塊の数が3つのデータを生成することが出来ました!

③塊の数が5つのデータを作ろう

また同じ条件で、塊の数=5に変更し、データセットを作りましょう!
もう変更方法が理解できた方は次のサンプルコードを見ずに作成してみましょう!

コード

X, y = make_blobs(
    random_state=4,
    n_features=2,    
    centers=5, #1
    cluster_std=1,
    n_samples=300) 

df = pd.DataFrame(X)
df["target"] = y

df0 = df[df["target"]==0] #2
df1 = df[df["target"]==1] #3
df2 = df[df["target"]==2] #4
df3 = df[df["target"]==3] #5
df4 = df[df["target"]==4] #6

plt.figure(figsize=(5, 5))
plt.scatter(df0[0], df0[1], color="c", alpha=0.4)
plt.scatter(df1[0], df1[1], color="m", alpha=0.4)
plt.scatter(df2[0], df2[1], color="y", alpha=0.4)
plt.scatter(df3[0], df3[1], color="r", alpha=0.4)  #7
plt.scatter(df4[0], df4[1], color="g", alpha=0.4) #8
plt.grid()
plt.show()

#1 塊の数:5つ
#2~6 分類別にデータフレームを分ける
#7 赤色の散布図
#8 緑色の散布図

参考資料:Python3年生機械学習のしくみ

実行結果


これで塊の数が増えてもデータセットを作成できることが分かったと思います!
次回は三日月型のデータセットについて学んでいきましょう!

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