SVC(kernel=’linear’, C=0.1) このCってなに
SVC（Support Vector Classifier）は、サポートベクターマシン（Support Vector Machine、SVM）アルゴリズムを使用した分類器を指します。kernel='linear'は、線形カーネルを使用 ...
イメージ出来ないから具体的に
疎行列を具体的にイメージするために、次の例を考えてみましょう。
例えば、10,000人のユーザーがいるオンラインプラットフォームで、各ユーザーが他のユーザーとの関係を表す行列を考えます。この行列を隣接行列として表現すると、 ...
疎行列ってなに
疎行列（Sparse Matrix）は、行列の中でほとんどの要素が0であるような行列のことを指します。一般的に、疎行列は多くの要素が0であるため、非常に大きなサイズの行列でも比較的少ないメモリを使用して効率的に表現することができます。 ...
なぜonehotエンコーディングっていうの？
“One-hot encoding”という用語は、エンコードされたデータの中で、各カテゴリ変数が1つの”hot”な値（1）を持ち、その他の値がすべて”cold”な ...
labels = [‘A’, ‘B’, ‘C’] x = [6, 3, 1] explode = [0, 0.1, 0] fig, ax = plt.subplots() ax.pie(x, labels=labels, startangle=90, counterclock=False, autopct=’%1.1f%%’, explode=explode) ax.axis(‘equal’) explodeで切り出す意味って何かあるの？
explodeパラメータは、円グラフ（パイチャート）の各ウェッジ（扇形の部分）を切り出す際の距離を指定するためのパラメータです。通常、円グラフはすべてのウェッジが円の中心に集まっていますが、explodeを使用すると特定のウェッジを円 ...
度数分布以外にヒストグラムをつかう？
ヒストグラムは、度数分布以外にも様々な場面で使用されます。以下に、ヒストグラムが利用される一般的な場面をいくつか挙げます。
確率密度関数の推定: データから確率密度関数を推定するために使用されます。ヒストグラムを作成し、適 ...
ヒストグラムってなに
ヒストグラムは、データの分布を視覚的に表現するためのグラフです。特に、データの頻度や度数をビン（箱）にまとめて表示します。横軸にはデータの範囲が、縦軸には各ビンに含まれるデータの頻度や度数が表示されます。
ヒストグラムは、 ...
for i, num in enumerate(n): print(‘{:.2f} – {:.2f}: {}’.format(bins[i], bins[i + 1], num)) これは度数分布表？
はい、このコードは度数分布表を生成しています。enumerate(n)を使用して、各ビンのインデックスとその中のデータの数を取得し、binsを使用して各ビンの境界を取得しています。そして、各ビンの境界とその中のデータの数をフォーマット ...
n, bins, patchesってなに？
n、bins、patchesは、matplotlib.pyplot.hist関数の戻り値であり、ヒストグラムの作成時に生成された情報を含んでいます。
n: 各ビンに含まれるデータの数を示す配列です。ヒストグラムの各ビンに含まれる ...100なら85～115の間に65％の情報が入っているってこと？
標準偏差が15の場合、正規分布に従うデータの65%が平均から標準偏差の範囲内に存在するというのは一般的なルールではありません。正規分布において、標準偏差の範囲内に含まれるデータの割合は68%です。
具体的には、正規分布にお ...
標準偏差が15ってなに？
標準偏差（standard deviation）は、データの散らばり具合を表す統計量の一つです。具体的には、データが平均値からどれだけばらついているかを示します。
標準偏差が15ということは、データポイントが平均値から平均 ...
mu = 100 sigma = 15 np.random.seed(0) x = np.random.normal(mu, sigma, 1000) fig, ax = plt.subplots() n, bins, patches = ax.hist(x) for i, num in enumerate(n): print(‘{:.2f} – {:.2f}: {}’.format(bins[i], bins[i + 1], num)) これについて解説して
このコードは、平均が100、標準偏差が15の正規分布に従う乱数を生成し、その乱数を使ってヒストグラムを作成しています。具体的には、次のような手順で行われます。
mu = 100 および sigma = 15 を使用して、平均が1 ...fig, ax = plt.subplots(ncols=2) ax[0].bar(x, y) ax[1].scatter(x, y) このncolsってなに
ncolsは、Matplotlibのsubplots関数で作成される図内の列数を指定するパラメータです。このパラメータを使用すると、1つの図内に複数のサブプロットを配置する際の列の数を指定することができます。
具体的には、 ...
figsizeってなに？
figsizeは、Matplotlibで作成される図（Figure）のサイズを指定するためのパラメータです。このパラメータは、図の幅と高さをインチ単位で指定します。
具体的には、(幅, 高さ)のタプルで指定します。たとえば ...
numpyでグラフの描画とかできるの？
はい、NumPyは数値計算ライブラリであり、グラフ描画に直接的な機能は備えていませんが、NumPyと組み合わせて他のライブラリを使用することでグラフ描画を行うことができます。特に、Matplotlibと組み合わせることで、NumPyを ...
scatter_matrix
scatter_matrix関数は、PandasのDataFrameを使用して散布図行列を作成するための便利な関数です。この関数を使用すると、DataFrame内のすべての数値列のペアに対して散布図を作成し、それらの相関関係や分布を視 ...
これって、indexが日時だから出来る事なの？
はい、DataFrameのresampleメソッドは、時系列データを扱う際に特に便利ですが、そのためにはDataFrameのインデックスが日時（DateTimeIndex）である必要があります。indexが日時でない場合、resamp ...
df.resample
DataFrameのresampleメソッドは、時系列データのリサンプリング（再サンプリング）を行うために使用されます。時系列データのインデックスが日付や時刻などの時間情報を持っている場合、resampleメソッドを使用してデータを異 ...
df.groupby
DataFrameのgroupbyメソッドは、指定された列または列の組み合わせに基づいて、データをグループ化するために使用されます。groupbyメソッドを使用すると、データをグループごとに分割し、それぞれのグループに対して集約関数（ ...
predict_probaメソッドって何
predict_probaメソッドは、多くの分類アルゴリズムで利用される、予測確率を返すメソッドです。通常、このメソッドは二値分類や多クラス分類の問題で使用されます。
predict_probaメソッドが返すのは、各クラス ...
例えば「0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9」の数字の画像から「9以外」を予測する場合、単純に「すべて9以外と予測する」だけで正解率は90%になるよね、これは、適合率や再現率は低下するの？
はい、そのようなケースでは正確度（Accuracy）は高くなりますが、適合率（Precision）と再現率（Recall）は低下します。
適合率（Precision）:
適合率は、モデルが正しく予測した正例の割合を示 ...再現率、適合率、正確率、これらの偏りによる考察を教えて
再現率（Recall）、適合率（Precision）、正確度（Accuracy）は、分類モデルの性能を評価するための主要な指標です。これらの指標の偏りは、モデルの性能やデータの特性に関する重要な洞察を提供します。
再現率（ ...