[Mlmag:943] 【いなじんインターネットメールマガジンVol.943】
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2025年 3月 27日 (木) 22:57:38 JST
。゜。゜。゜。゜。いなじんインターネットメールマガジン。゜。゜。゜。
Vol.943 2025.03.27
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～～～コロナは風邪になりましたが、頑張ろう能登、四国、日本～～～
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□ 機械学習を体験してみる T-COOL
■ 黄砂嵐の吹き荒れた数日間 アッシュリン
□ お天気情報 旅 人
■ 世界フィギュア開幕まずは女子とペア ＥＬＬＥ
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□■ 機械学習を体験してみる T-COOL
アヤメのデータをさらに加工していきます。
機械学習では、実際のデータを学習して判断の元を構築していきます。
これを元に、「あるデータ」がどちらかという判断をさせるわけです。
その「あるデータ」も用意しなくてはなりません。
sklearn に用意されているアヤメのデータは３種類でそれぞれ５０個し
かありませんし、私たちが今からアヤメを測定しに出かけることもでき
ません。それなら今用意されているデータを学習用とテスト用のデータ
に分けてやったらどうでしょう。
そんなわけでプログラムの#3の後にこんな記述を追加します。
#3.5 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)
最初の四つの変数はアヤメの萼や花弁のデータやあやめの種類のデータを学習用とテスト用に分けます。この変数に代入してくれる関数が
train_test_split()
です。test_size=0.33というのが、全データのうち３割をテストデータにするという設定です。
Pythonの中では言葉にするとずいぶん複雑なことも、１ぎょうの命令で全部やってくれるという便利な関数が豊富に提供されていいます。ブログラムで実行しようと考えた時どうでしょう？３割だけテスト変数に格納して、残りを学習変数に格納、考えただけでやになってくるのに、実際には関数１行だけで全て済んでしまいました。
しかも
target_train.head(5)
などと、中身を見てみるとちゃんとランダムにデータを選んでいること
がわかります。
データができたので、グラフの方も書き換えるとこんなふうになります。
#4-3 グラフのデータ定義
plt.scatter(ayame_train[target_train["花の種類"]==0]["花びらの長さ"],
ayame_train[(target_train ==
0).values]["花びらの幅"],label="setosa",cmap="rgb")
plt.scatter(ayame_train[target_train["花の種類"]==1]["花びらの長さ"],
ayame_train[(target_train ==
1).values]["花びらの幅"],label="versicolor",cmap="rgb")
plt.scatter(ayame_train[target_train["花の種類"]==2]["花びらの長さ"],
ayame_train[(target_train ==
2).values]["花びらの幅"],label="virginica",cmap="rgb")
さて、できたデータを学習させるわけですが、どうしたら良いでしょう？
■□
□■ 黄砂嵐の吹き荒れた数日間 アッシュリン
昨日と今日が、黄砂の最大に飛ぶピークであった。
とにかく朝起きた途端から、視界が霞んでいた。見える距離の事を視程
と言うらしいが、ほんの数メートルの場所も有ったとか。
さすがに昨日は洗濯物は室内干しにした。
しかし・・向かいの家を見てみると通常と変わらぬベランダ干ししてい
た。強者ですな（笑）
はてさて、自分は雪などの所為で遅れに遅れた薔薇の剪定に必死な昨今
である。まあ例年そうなのだが、あまりに伸びいて、やってもやっても
一向に終わる気がしない（笑）。まあ例年ゴミ袋（大）に10個ほど切る
のだが、いま７つ目まで来たので、最終コーナーに近付いてはいるかな
あ～？？イヤ・・まだまだやな・・頑張れ自分。
という訳で、黄砂だろうが何だろうが、庭に出ぬ訳には行かない。
なんだろう～この強い風は？？強いこと強いこと春一番なんてもんじゃ
無い。台風並み。昨日も強風過ぎてゴミ袋（切り枝は軽いので）道路ま
で飛んで行ってしまったのを見つけた相方が、慌てて倉庫へ押し込む始
末だったらしいし（呆）。
今日はな～んと、使おうと立てて置いた脚立が風力で倒れるほど。
ひえええ～～～～～～こんな事は初めてでビビった。
おまけに、強風で土埃が舞い、顔を直撃して来たので思わず目を瞑った
時間もあった。ゴミ袋には薔薇のトゲ用に新聞紙を敷くものの、それで
も枝は容易に穴を開けてしまう。プラスチックの袋が案外弱いのだ。
アーチは日常の風力で傾きを増し、かつてはアーチ内でかろうじて立
てられた脚立が・・今はもう真っすぐに立てる事すら難しくなって来て
いる（涙）。最初は台風でちょいと曲がったのを致し方無しと放置した
のが悪いのだが（涙）。
とにかく普段から風が当たり曲がり気味なのだから麻紐等で引っ張って
みるものの、一向に直らぬ。この曲がり具合はいったいイツ止まるので
あろうか？？いやこの体勢で固まって居る以上は無理か（涙）。
薔薇は蘇り（若返り）の植物と言われ、どんどん切って肥料、のくり
返しでどんどん沢山良い花が咲くのだ。咲かなくなった木があればそれ
は「切らないから」である。「桜切るバカ梅切らぬバカ」と言われるが
自分はそれに「薔薇も切らぬバカ」を加えたいと思う。
切りっぱなしでは「人間ならば寒い」ので、ご飯（肥料）が必要なの
である。たくさん切って沢山肥料、をやれば薔薇は別人（別木）の様に
春になれば蘇り新芽つまり枝を沢山出して伸ばし、良い花を咲かせるの
である。ショボくなってしまった薔薇の木をお持ちの方、ぜひお試しあ
れ！！
という訳で、遅い剪定にも黄砂にも負けず、強く育って良い花を咲か
ておくれ！！（というオマジナイ、肥料共々けっこう大事なのだ。こ
れはホントです。嘘だと思ったら言ってみて下さい。）
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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/
（※土曜からまた気温が下がり寒くなるようです。）
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□■ 世界フィギュア開幕まずは女子とペア ＥＬＬＥ
「りくりゅう」ペア首位発進、木原龍一は体調管理の秘けつ
「１番睡眠、２番睡眠、３番睡眠、４番に食事」
【フィギュア世界選手権】
https://news.yahoo.co.jp/articles/778413d74b5bd854cc9d0f86a8c4aecebdd9f688
坂本花織はジャンプミス響きSP5位発進、4連覇の偉業へ
首位と3.55点差 千葉が2位、樋口4位でフリーへ
https://news.yahoo.co.jp/articles/1106107139de45d073eb4b291f47d9f64a83fc2e
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編集部のひとこと
今日も昨日に引き続き酷い黄砂で視界が悪かったですね、このとこ
ろ気温の乱高下が酷くてみんな着る服に困ったり毎日天気予報と睨め
っこな今日この頃、皆さまお変わりありませんか。
身体が付いて行かない、と誰もがこぼしているけれど・・自分はひょ
っとしたら「付いて来られるか地球が人間の耐性を試している」ので
は無いだろうか？？」などと穿って考える（笑）。それにしても何故
あの悪名高い隣国からは「妙なウイルスや黄砂（日本へ来る頃には大
陸沿岸工業地帯のPM2.5など吸い込み黒くなるという）など悪いものば
かり寄越すのか？？良いモノが来た試しが無のは何故か？？向こうが
こちらを敵国と見なしているから？？
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高砂の 尾の上の桜 咲きにけり 外山の霞 立たずもあらなむ
大江匡房・後拾遺集・百人一首７３番
（訳）はるか遠くの高い山の峰にも、やっと桜が咲いた。里近くの山
の霞よ、桜の姿をよく見たいから、どうか立たないでおくれよ。
この辺りでは梅もまだだけれども、暖かい地方では既に桜で
あろうと思う。他の花も沢山写真が来ている。すべての花が
同時に花開く妙よ。
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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３月３１日（月曜日）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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