Pythonライブラリ「Scikit-learn」でアヤメの品種分類（Irisデータセット）を行います。
【SVM】アヤメの品種分類（Irisデータセット）
Scikit-learnには、様々なサンプルデータ（学習用のデータセット）が用意されています。
今回はそのうち、Irisデータセットを使ってアヤメの品種分類をSVM（サポートベクターマシン）で行ってみます。
データセットの中身は次のとおり。
| 種別 | 概要 |
|---|---|
| 説明変数 | sepal length（ガクの長さ）、sepal width（ガクの幅）、petal length（花弁の長さ）、petal width（花弁の幅） |
| 目的変数 | アヤメの品種（’setosa’=0 ‘versicolor’=1 ‘virginica’=2） |
| CSV | https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/sklearn/datasets/data/iris.csv |
動画解説
サンプルコード
■x1, x2を説明変数としてgamma = 0.1, C=1., kernel=’rbf’でSVMモデルにより学習したときの決定境界
■x2, x3を説明変数としてgamma = 0.1, C=1., kernel=’rbf’でSVMモデルにより学習したときの決定境界
■x3, x4を説明変数としてgamma = 0.1, C=1., kernel=’rbf’でSVMモデルにより学習したときの決定境界
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