# Code source: Gaël Varoquaux # Andreas Müller # Modified for documentation by Jaques Grobler # License: BSD 3 clause # 色々importする # 基本的にはscikit_learnが持つデータ生成ツールと # scikit_learnが持つclassifiers import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.datasets import make_moons, make_circles, make_classification from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis from sklearn.discriminant_analysis import QuadraticDiscriminantAnalysis h = .02 # step size in the mesh # 名前文字列の1次元アレイ names = ["Nearest Neighbors", "Linear SVM", "RBF SVM", "Decision Tree", "Random Forest", "AdaBoost", "Naive Bayes", "Linear Discriminant Analysis","Quadratic Discriminant Analysis"] # Classifiers (データを取るオブジェクト)も1次元アレイにできる # それぞれの手法について、実行パラメタを与えてリストの要素にしている classifiers = [ KNeighborsClassifier(3), SVC(kernel="linear", C=0.025), SVC(gamma=2, C=1), DecisionTreeClassifier(max_depth=5), RandomForestClassifier(max_depth=5, n_estimators=10, max_features=1), AdaBoostClassifier(), GaussianNB(), LinearDiscriminantAnalysis(), QuadraticDiscriminantAnalysis()] # make_classification()という関数を使って、説明変数・被説明変数をそれぞれ作っている X, y = make_classification(n_features=2, n_redundant=0, n_informative=2, random_state=1, n_clusters_per_class=1) # 乱雑項を入れる rng = np.random.RandomState(2) X += 2 * rng.uniform(size=X.shape) # Xとyとを組にして格納 linearly_separable = (X, y) # make_moons()なる三日月が入り組むようなデータセットの生成関数 # make_circles()なる環状データセットの生成関数による(X,y)の組を作りつつ # 先に作ったlinearly_separableという(X,y)とともに、(X,y)を要素とする1次元アレイを作る datasets = [make_moons(noise=0.3, random_state=0), make_circles(noise=0.2, factor=0.5, random_state=1), linearly_separable ] figure = plt.figure(figsize=(27, 9)) i = 1 # データセット(3種)xclassifierの種類だけカウンタを回すための整数オブジェクト # iterate over datasets データセットのループ for ds in datasets: # preprocess dataset, split into training and test part X, y = ds # タプルds から2つのオブジェクトをX,yにアサイン X = StandardScaler().fit_transform(X) # 平均・分散で標準化するらしい # トレーニング用と検証用とにXとyとを分ける X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.4) x_min, x_max = X[:, 0].min() - .5, X[:, 0].max() + .5 y_min, y_max = X[:, 1].min() - .5, X[:, 1].max() + .5 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # just plot the dataset first cm = plt.cm.RdBu cm_bright = ListedColormap(['#FF0000', '#0000FF']) # 描図パネルは縦にデータセット数、横にclassifiersの数と素の打点図 ax = plt.subplot(len(datasets), len(classifiers) + 1, i) # Plot the training points ax.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, cmap=cm_bright) # and testing points ax.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap=cm_bright, alpha=0.6) ax.set_xlim(xx.min(), xx.max()) ax.set_ylim(yy.min(), yy.max()) ax.set_xticks(()) ax.set_yticks(()) i += 1 # iterate over classifiers # Classifiersに関するループ。ただし、その名前の1次元ベクトルとともにループして取り出し for name, clf in zip(names, classifiers): ax = plt.subplot(len(datasets), len(classifiers) + 1, i) clf.fit(X_train, y_train) # すべてのClassifiersで等しくfit()関数を使える! score = clf.score(X_test, y_test) # そして結果の取り出しも同じ! # Plot the decision boundary. For that, we will assign a color to each # point in the mesh [x_min, m_max]x[y_min, y_max]. if hasattr(clf, "decision_function"): Z = clf.decision_function(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) else: Z = clf.predict_proba(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])[:, 1] # Put the result into a color plot Z = Z.reshape(xx.shape) ax.contourf(xx, yy, Z, cmap=cm, alpha=.8) # Plot also the training points ax.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, cmap=cm_bright) # and testing points ax.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap=cm_bright, alpha=0.6) ax.set_xlim(xx.min(), xx.max()) ax.set_ylim(yy.min(), yy.max()) ax.set_xticks(()) ax.set_yticks(()) ax.set_title(name) ax.text(xx.max() - .3, yy.min() + .3, ('%.2f' % score).lstrip('0'), size=15, horizontalalignment='right') i += 1 figure.subplots_adjust(left=.02, right=.98) plt.show()
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