[Mlmag:945] 【いなじんインターネットメールマガジンVol.945】
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2025年 4月 18日 (金) 23:24:16 JST
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Vol.945 2025.04.18
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□ 機械学習を体験してみる T-COOL
■ 世界国別対抗戦の意義は アッシュリン
□ お天気情報 旅 人
■ 国別対抗戦・今日の結果 ＥＬＬＥ
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□■ 機械学習を体験してみる T-COOL
さて、今まで学習させるデータを用意するのに散々やってきて、機械
学習のプログラムなんてもっと難しいのだろうと予想してしましますが、
そこら辺はどうなのでしょう。今回はそこを含めて一気にプログラムを
紹介します。
まず今までのデータを用意するところを整理します。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import LinearSVC
# アヤメデータの取り出し
ayame = load_iris()
# パンダスでデータの整理
ayame_data = pd.DataFrame(ayame.data,
columns=["がく片の長さ","がく片の幅","花びらの長さ","花びらの幅"])
ayame_target = pd.DataFrame(ayame.target, columns=["花の種類"])
# データを学習用とテスト用に分割する
ayame_train,ayame_test,target_train,target_test =
train_test_split(ayame_data, ayame_target, test_size=0.33)
ここからが今回新しく追加するプログラムです。
#6 学習データを花びらとがく片の両方で作成
gakuhen_train = ayame_train.loc[:,["がく片の長さ","がく片の幅"]]
hanabira_train = ayame_train.loc[:,["花びらの長さ","花びらの幅"]]
## それぞれモデルを構築
gakuhen_model = LinearSVC()
hanabira_model = LinearSVC()
## それぞれのモデルに学習させる
gakuhen_model.fit(gakuhen_train,target_train)
hanabira_model.fit(hanabira_train,target_train)
#7 それぞれのモデルで予測させて、予測値を代入させる
gakuhen_predict =
gakuhen_model.predict(ayame_test.loc[:,["がく片の長さ","がく片の幅"]])
hanabira_predict =
hanabira_model.predict(ayame_test.loc[:,["花びらの長さ","花びらの幅"]])
# 8答え合わせ
## sklearnライブラリからscore算出の関数をimport
from sklearn.metrics import accuracy_score
## gakuhen_scoreとhanabira_scoreにそれぞれに結果を代入
gakuhen_score = accuracy_score(target_test, gakuhen_predict)
hanabira_score = accuracy_score(target_test, hanabira_predict)
print('がく片の長さと幅コンビの正解率：{}'.format(gakuhen_score) )
print('花びらの長さと幅コンビの正解率：{}'.format(hanabira_score))
以上がプログラムの全貌です。学習させるったって、プログラム１行。
モデルで予想するったって、プログラム１行、何ですね。機械学習研究
の成果がライブラリにぎっしり詰まっているのですね。有難い有難い。
正解率を見ると、花びらの長さと幅を学習させて予想した方が良い値に
なっています。グラフを表示させたときに何となく予想できましたね。
でも、１００パーセントではないというところが学習というものの特徴
かもしれません。
■□
□■ 世界国別対抗戦の意義は アッシュリン
などという余計なお遊び大会が開催されている、日本でいま。
四月と言えば、三月の世界選手権も終わり、もう選手たちは来季に向け
ての準備や休養に入る時期である。
こんな余計な試合に駆り出されて、もし怪我でもすれば選手生活を棒
に振る。重症ならば選手どころか人生にも影響をしかねない。現に３年
も復帰出来ない紀平梨花が良い例だ。疲労骨折していたにも拘わらず、
余計な試合やアイスショウに駆り出された結果、悪化したのだ。
例え本人が出たがっても、止めるのは周囲の責任なのに。
そしてあの悪名高いコーチは担当選手が怪我をした途端、新しい選手に
目を付けたら最後、見捨てられるのだ。
かつての太田由希奈選手もそう、怪我が無ければ本来なら荒川静香で
は無くてこの人がトリノに出て居たハズなのに。宮原サトコも紀平登場
で見捨てられ、紀平も島田麻央の登場でポイ、である。
確かにフィギュアスケートは下火だ、マイナースポーツである。
大会を開いてもそこそこ会場が埋まるのは日本くらいだ。だいいち今や
テレビで放映自体が少なくスケートオタク以外の一般人はあまり選手の
ことを知る機会すら無い。
だからと言ってもこんな余計な試合で人気を出そうとしても無理がある。
お祭り気分であろうが、アスリートとしての肉体は疲弊する。
今回初出場のジョージア（かつてのグルジア）も殆どの選手がロシア
からの帰化した選手であり、北京五輪で発覚した国ぐるみのドーピング
問題も未解決、そしてプーチンは戦争をしたまま、である。納得が出来
ない。日本の連盟もアイスショウにロシアンを招待したりして非常識で
ある。ロシア側はそれを機に浮上しようと企んでいるのだろうが、大問
題をすべて先送りして、見て見ぬフリして先へは進めないだろう。一体
ナニを考えているものか不気味である。
ひとつ喜ばしい事は、ジョージアの国旗がスケオタで人気となり売り
切れ、だそうだ。知名度が上がる、フィギュアスケートも人気となると
大使も喜んでいるそうだ。
国別対抗戦初出場のジョージアが話題
レジャバ駐日大使も仰天「すごくうれしかった」
https://news.livedoor.com/article/detail/28572266/
大使は『その節はゲデ子の応援ありがとうございます』とⅩで発信。
かつての女子スケーター、エレーネ・ゲデバニシビリちゃんを長いから
ネット民を中心にゲデ子と呼んだのをご存じだったらしい（笑）。
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□■ お天気情報 旅 人
明日の天気
https://weathernews.jp/s/forecast/
週刊天気
https://www.jma.go.jp/jp/week/
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□■ 国別対抗戦・今日の結果 ＥＬＬＥ
佐藤駿が169.62点の４位、鍵山優真は168.93点の５位で
日本は暫定２位。首位・米国と15ポイント差で19日に決着へ
https://news.yahoo.co.jp/articles/6f15d37f9baa0d2fd2ae10191c43db3cf89277d4
「あ、そうなの？ すごい！」『りくりゅう』自己ベスト更新
「最初から滑っていて楽しかった」世界王者らしい最高の演技を見せる
https://news.yahoo.co.jp/articles/0262489959587076dca73b7dab450e03fdbed507
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編集部のひとこと
昨日は庭に居たら暑かった。ちょっと頑張り過ぎてヘタってしまっ
た。前日は14度、翌日は24度とはクレイジー・・と思っていたら何と
明日は29度になるという。まだ４月なのに・・信じがたい乱高下であ
る、日本はどうなってしまうのか？？と思う今日この頃、皆さまお変
わりありませんか。高遠城址公園の桜はもう盛りを過ぎた模様で散り
初めている。今夜は長野北部で地震もありこの辺は震度３。かなり揺
れて怖かった。地殻変動があるのだからと頭では解かっていてもイザ
揺れが来ると怖くて固まってしまう。皆さまご無事で。
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【穀雨】こくう：4月20日頃
やわらかな春雨に農作物が潤う頃。
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まき散らしておいて知らん顔、なんと恐ろしく信じられない国なの
か中国とは。名前は【武漢肺炎】だったのに、サッサとＷＨＯにカネ
でも掴ませたのかＣＯＶＩＤに変えさせ、それを黙認した世界の罪は
重く酷いと思う。この感染症は永久に【武漢肺炎】である。
相変わらず人の集まる場所ではマスクしたいと思うし完全に外れるに
はまだ何年もかかりそうです、頑張りましょう。
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外出から戻ったら必ず嗽と手洗いをしています。皆様くれぐれも
体調管理はしっかりとして、風邪などお召しにならぬよう。
ゆめゆめ、油断怠り無きよう。皆様の健康をお祈りしています。
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なにかニュースがありましたらお知らせ下さい。
次回は、来週４月２４日（木曜日）です。
皆様の情報が頼り。原稿お待ちしております。
綾小路小薔薇
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■□ 情報をお寄せください
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