どうも405です。今日のPython 初心者ブログ⑭回目になります。
今日も機械学習を勉強していました。基礎を理解するにはどうすればいいのだろう。今日も出たきた単語をググりながら、理解というか「そういうもんかorそういうものがあるのね」と思いながら進めていました。なので説明が上手くまとまっていなければ、その程度の理解って事で。
今日出てきた単語（メモ書き）
機械学習
入力値と出力値の関係性や規則性を見つけ出す
入力値とは機械学習する前にする大事なアクション
特徴量データは数値データなので、
文字や画像データの変換や
欠損値が合った場合の処理に時間が掛かる
それらを行って学習可能なデータにする
入力値＝学習可能なデータ
出力値＝予測される値
一般的なやり方教師あり学習
教師あり学習
x_train
学習用データのうち 特徴量のデータ＝特徴やパラメータ
y_train
学習用データのうち 「アヤメの種類」のデータ＝答え
手順としては
clf.fit(x_train, y_train) ← 特徴とその答えをfitメソッドに入れて学習をさせる
学習を行う fit() メソッド 予測を行う predict() メソッド
※学習用データ8割 テスト用データ2割に分けておく
train_test_split()関数で出来る
clf = svm.SVC() SVCアルゴリズムを利用する
clf.fit(x_train, y_train) 学習モデル
テスト用データを利用して予測
pred = clf.predict(x_test)
予測を行う predict() メソッド
予測の正答率を出して学習モデルが適切かを確認
その時に評価関数（評価軸）がずれて居る（傾きがおかしい、値を取れていない）
もし誤差が出たときにパラメータを調整する多分だけど関数の定義が違う？
モデル
データの特性を数式で表現したもの
今日思ったこと
「理解する」ってどういうこと？
まず意味を調べました。
1・物事の道理や筋道が正しくわかること。意味・内容をのみこむこと。
2・他人の気持ちや立場を察すること。
もう少し詳しく調べてみると
① 説明できる 「関係性に注目し、筋道の通った考え方で説明を行うことができる」
② 解釈できる 「自分の言葉で言い換えできるか」
③ 応用できる 「理解できているなら実践できるはず」
④ 見取り図を持てる 「全体像を持つ、どの視点で見ることが出来ているか」
⑤ 共感できる 「経験とそれに伴う感情が大事」
⑥ 自己認識を深められる 「何をどの程度理解できているのか、いないのか。」
④はお笑い芸人でしょ。
などがあるそうです。
自分が理解で思ったのが①番だけでした。
詳しく調べてみたらこんなに理解するって奥が深いのだなと思いました。
これから自分はPythonを使ってAIや機械学習を学ぶにあったって伝える、使えるにしていきたい。
まずは、基礎的な部分をどの程度理解出来ているのか（⑥）を知り、自分の言葉で言い換えて（②）説明が出来るか（①）。
それでゆくゆくは、見取り図を持って実践し痛感しを繰り返す人になっていきたい。
そのためには、目標や設計図が絶対に必要になっていくと思う。
おまけ
本日の、前に進ませてくれる言葉。
「未来とは、常に不確かなものですが、すぐに終わることもあるのです」
ジム・モリソン（ミュージシャン）
知っているから使いこなせるへ
今日はこのへんで以上です。
また明日。
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