数値分類サービス ategorize data with the classification model
あやめのがく片と花びらの長さや幅の情報から 3 種類のあやめに分類する例を通して、 機械学習サービスの数値分類タイプをおこないました。LEARNINGの順位 暫定評価 98.667 SIGNATE
データ説明
学習用データ（train.tsv)、評価用データ（test.tsv）
| カラム | ヘッダ名称 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|---|
| 0 | id | int | インデックスとして使用 |
| 1 | sepal length in cm | float | がく片の長さ |
| 2 | sepal width in cm | float | がく片の幅 |
| 3 | petal length in cm | float | 花弁の長さ |
| 4 | petal width in cm | float | 花弁の幅 |
| 5 | class | varchar | アヤメの品種（Iris-setosa, Iris-virginica, Iris-versicolor） |
1，2，3，４のデータから 5のあやめの種類を数値分類によって分析ができます。
最終的には やめのがく片と花びらの情報（長さ・幅）とあやめの種類の間にどのような因果関係があるのかを学習させます。 機械学習により与えられたデータから予測をしてみました。
機械学習の数値分類タイプを利用すると
- キャンペーンなどの実施により「会員登録する／会員登録しない」に分類
- ウェブサイトで表示される広告を「クリックしない／クリックする」に分類
- ユーザーの趣向性を数値化して「地域特性など数パターン」に分類
- ワイン品種の分類
- 銀行のキャンペーンの登録の可否
などの例にも対応できます。
御社のデータ分析もお気軽にご相談下さい。 092-437-1110