データマイニング（DM）- DataSet のバックアップ(No.7)

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目次 †

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概要 †

サンプルデータセット

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詳細 †

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ボストン住宅価格データセット †

重回帰分析などで利用できる。

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
df_data = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
df_target = pd.DataFrame(boston.target, columns=['MEDV'])
df = pd.concat([df_data, df_target], axis=1)
df.head()

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アイリス・データセット †

古典的で非常に簡単なマルチクラス分類データセット

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
df_data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df_target = pd.DataFrame(iris.target, columns=['species'])
df = pd.concat([df_data, df_target], axis=1)
df.head()

※ ソースはUCIのデータセット

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ワイン・データセット †

アイリス・データセットと同じ。

from sklearn.datasets import load_wine
wine = load_wine()
df_data = pd.DataFrame(wine.data, columns=wine.feature_names)
df_target = pd.DataFrame(wine.target, columns=['classes'])
df = pd.concat([df_data, df_target], axis=1)
df.head()

※ ソースはUCIのデータセット

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乳がんデータセット †

古典的で非常に簡単な二項分類データセット

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
breast_cancer = load_breast_cancer()
df_data = pd.DataFrame(breast_cancer.data, columns=breast_cancer.feature_names)
df_target = pd.DataFrame(breast_cancer.target, columns=['diagnosis'])
df = pd.concat([df_data, df_target], axis=1)
df.head()

※ ソースはUCIのデータセット

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糖尿病データセット †

from sklearn.datasets import load_diabetes
diabetes = load_diabetes()
df_data = pd.DataFrame(diabetes.data, columns=diabetes.feature_names)
df_target = pd.DataFrame(diabetes.target, columns=['target'])
df = pd.concat([df_data, df_target], axis=1)
df.head()

※ ソースはUCIのデータセット

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