014_サンプルデータを自動生成しよう(三日月)

前回は塊型のデータセットの生成方法について学びました

今回は三日月型のデータセットの生成方法について学習しましょう!

目次

分類用データセットの自動生成をしよう【三日月】

make_moons()命令で「三日月形の塊が組み合わせたデータセット」を自動で生成することができます!
パラメータで
・データの個数
ノイズ
・ランダム生成の種
を指定して毎回同じ形のランダムデータにすることができます。

以下の変数を用いて実際にコードを書いていきましょう!

変数名意味
random_stateランダム生成の種を指定
n_samplesデータの個数
noiseノイズ

①ノイズ0.1のデータを作ろう

ランダムの種 = 4
ノイズ = 0.1
点の数 = 300

を指定してノイズが0.1の三日月型のデータセットを作ってみましょう!

コード

from sklearn.datasets import make_moons
X, y = make_moons(
    random_state=4,
    noise=0.1,
    n_samples=300)

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

df0 = df[df["target"]==0] #1
df1 = df[df["target"]==1] #2
# 分類0は青、分類1は赤で、散布図を描画
plt.figure(figsize=(5, 5))
plt.scatter(df0[0], df0[1], color="c", alpha=0.4) #3
plt.scatter(df1[0], df1[1], color="m", alpha=0.4) #4
plt.grid()
plt.show()

#1~2 分類別にデータフレームを分ける
#3~4 シアンとマゼンタの散布図を作成

参考資料:Python3年生機械学習のしくみ

実行結果

これで三日月型のデータを生成することが出来ました!
次はノイズが0のデータを生成してみましょう!

②ノイズ0のデータを作ろう

また同じ条件で、ノイズ=0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_moons(
    random_state=4,
    noise=0, #1
    n_samples=300)

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

df0 = df[df["target"]==0]
df1 = df[df["target"]==1]

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.grid()
plt.show()

#1 ノイズを0に変更

参考資料:Python3年生機械学習のしくみ

実行結果

線のように見えるデータが生成されましたね!

③ノイズ0.3のデータを作ろう

また同じ条件で、ノイズ=0.3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_moons(
    random_state=3,
    noise=0.3, #1
    n_samples=300)

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

df0 = df[df["target"]==0]
df1 = df[df["target"]==1]

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.grid()
plt.show()

#1 ノイズを0.3に変更

参考資料:Python3年生機械学習のしくみ

実行結果

三日月型に見えないほどのばらつきになってしましましたね。
このようにノイズの値を変更するだけでこんなにもデータが変わることがわかりました!

次回は二重円のデータセットを作成する方法を学んでいきましょう!

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