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代表的な機械学習アルゴリズム4つの精度を不倫データで比較する。

変なタイトル…。 またも前回の続きですが、udemyで紹介される機械学習アルゴリズムは以下の4つ。 というより、多すぎて試しきれず、以下の4つに絞ったというか。 ロジスティック回帰 k近傍法 サポートベクトルマシン ナイーブベイズ分類 これらをデフォルトのまま使って予測精度を比較してみようかなと。 まずは不倫データを整えます。前回までの記事にコードのコピペです。 import pandas as pd import numpy as np from pandas import DataFrame, Series import statsmodels.api as sm def is_affairs(affairs): return 1 if affairs > 0 else 0 X = sm.datasets.fair.load_pandas().data Y = X.affairs.…