忍者ブログ
Slic3rの設定についてまとめてます。Slic3rの日本語版が見当たらなかったので、使い方をまとめました。 最近はC#のメモ帳代わりになってます。

機械学習の学習日記 | チュートリアル「簡単な実験の作成」 3.特徴を定義する。

スポンサーリンク

Azure Machine Learning Studio での簡単な実験の作成

これやってる。

本家のチュートリアルをそのままなぞってるだけです。

これまで

以下の手順でExperementを作成してます。
1.データを取得する。
2.データの前処理する。


特徴を定義する。

特徴とは、列の意味らしいです。列同士が強く関連している場合、その特徴(列)を削除した方が良い場合が多いようです。この辺は、いろいろ試しながらおいおい。
ここでは、次の項目に着目しています。

make、body-style、wheel-base、engine-size、horsepower、peak-rpm、highway-mpg、price

1.新しく「Project Columns」をキャンバスにセットし、「Missing Values Scrubber」の出力ポートと接続する。



2.追加した「Project Columns」のプロパティの「Lanch column selector」をクリック

3.特徴を選択する。


Begin Width [No columns]
[Include] [column names] [make][ody-style][wheel-base][engine-size][horsepower][peak-rpm][highway-mpg][price]
設定したら✔ボタンを押して、「Project Columns」のプロパティを確認する。


4.実行して、Visualizeで確認する。

columnsが8になっているのでOKかな。

この処理で、指定した列を抽出してます。
学習アルゴリズムでは、この指定したデータが使用されます。
あとで、この列の指定を変えて再実行する事が可能になります。

「3.特徴を定義する。」はここまで。

リンク

1.データを取得する。
2.データの前処理する。
3.特徴を定義する。
4.学習アルゴリズムの適用する。
5.新しいデータで予測する。


関連記事