1.4 統計量の計算
1.5 データの可視化（その１）
このplotting.scatter_matrixは比較的新しい
関数のようでpandas version 0.19ではエラーが
でたのでversion(0.24.2)をあげたら描画OKとなった。
value_countsによる頻度(出現率)を算定できる
1.6 データの可視化（その２）
plt.gca()は直前に操作したaxesを取得する関数。
plt.setp()は第一引数のobjectにいろいろ設定するための
ここではaxisの横軸の目盛にラベルを後付け設定している。
2 データ準備
2.2 欠損値の除外
もともとより 300行(4%)除外された
dropnaは通常欠損値が存在する行を削除するがaxis=1と引数を指定すると列を削除できる
2.3欠損値の補完
2.4 外れ値の除外
2.5 文字列を数値へ変換
One-Hot表現
2.6 分析データセットの作成
ここでto_csv('bank-prep.csv')として保存したファイルはGoogleDriveではなく
Google Colaboratoryが動作している環境(Linux)の/contentに保存されていた。
3 モデル作成
3.2 不均衡データの均衡化
imbalancedは既に入っていた。
imbalancedにはunder_sampling以外にもbase,exceptions,over_sampling,utilsも実装されているようです。
均衡化した結果おなじ数となった。
RandomUnderSampler関数の引数の意味はこちらのサイトにある
tekenuko.hatenablog.com
3.3 決定木モデルの作成と検証
精度の平均は0.76768,標準偏差は0.02992
再現率は0.84615,適合率は0.7857
3.4 パラメータの最適化
決定木のパラメータは13ある。
もっともよい組み合わせは
となり本とは若干異なった。
