リアルタイムで学習させるサンプルコード

2024年6月8日

リアルタイムで学習を行うためのサンプルコードを提供します。以下の例では、サンプルデータを用いて簡単な線形回帰モデルをリアルタイムで学習させます。データは毎回ランダムに生成され、モデルは毎回データが更新されるたびに再学習されます。

python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 線形回帰モデルの初期化
model = LinearRegression()

# リアルタイムで学習を行う関数
def online_learning(new_data):
    X, y = new_data[:, :-1], new_data[:, -1]
    model.fit(X, y)

# サンプルデータの生成とリアルタイム学習
for i in range(10):  # 10回のデータ更新
    # 新しいデータの生成 (例: 2つの特徴量と1つのターゲット変数)
    new_data = np.random.rand(10, 3)
    
    # リアルタイムで学習
    online_learning(new_data)

    # 学習したモデルの係数や切片を出力
    print("Iteration:", i+1)
    print("Coefficients:", model.coef_)
    print("Intercept:", model.intercept_)
    print()

このサンプルコードでは、10回のデータ更新が行われ、各更新ごとにモデルの係数や切片が出力されます。実際のアプリケーションでは、リアルタイムでデータを収集し、そのデータを使って学習を行う部分を適切に実装する必要があります。また、使用するモデルやデータの形式は、アプリケーションや問題に応じて適切に選択する必要があります。