ブラックジャックによろしく無料k8 カジノWine Dataset：ワイン（アルコール度数／色の濃さなどの13項目）の表形式データセット仮想通貨カジノパチンコヘリオス 1000

猪木スロット伝説連載目次

データセット解説

　Wineデータセット（ワインの化学分析データ）は、「アルコール度数／色の濃さ」などの13個の特徴量と、3種類のワインのいずれかを示すラベルで構成される表形式データセット（＝構造化データセット）である（図1）。

図1　Wineデータセットの内容例※データセットの配布元：「https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/wine」。

　Wineデータセットは、主に多クラス分類（具体的には「ワインの種類の予測」）を目的とした統計学／機械学習／ディープラーニングなどの練習で活用できる。

　図1を見ると分かるように、説明変数となる13個の特徴量は以下の通り。

alcohol：アルコール度数malic_acid：リンゴ酸ash：灰分（かいぶん）alcalinity_of_ash：灰分のアルカリ度magnesium：マグネシウムtotal_phenols：全フェノール含量flavanoids：フラボノイドnonflavanoid_phenols：非フラボノイドフェノールproanthocyanins：プロアントシアニンcolor_intensity：色の濃さhue：色相od280/od315_of_diluted_wines：希釈ワイン溶液のOD280／OD315（＝280nmと315nmの吸光度の比）proline：プロリン

　これらの特徴量は、イタリアの同じ地域で栽培された、3種類の異なる品種に由来するワインの化学分析の結果である。

　また、「ワインの種類」を示す、目的変数（target variable）となるラベル（＝正解を示す教師データ）には、

クラス1：値は「0」（59件）クラス2：値は「1」（71件）クラス3：値は「2」（48件）

の3種類がある。上記の（○件）は各クラスのデータ件数である。このように、各クラスの件数は同数ではないことに注意してほしい。

　各件数を合計すると、全データ数は178件となる。

引用のための情報

　このデータセットは、基本的に自由に使用できる（※ライセンスは指定されていない）。

　データセットを引用する際に使える情報を以下にまとめておく。

元となる書籍の著者： M. Forina, R. Leardi, C. Armanino and S. Lanteri元となる書籍のタイトル： PARVUS: An extendable package of programs for data exploration, classification and correlation元となる書籍の公開年： 1988データセットの配布元： https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/wine元のデータセット（wine.data）ファイル利用方法

　実際にWineデータセットを使うには、ライブラリscikit-learnが提供する機能を利用することをお勧めする。ムダな作業を省いて、効率的に使えるためだ。

　※なお、TensorFlow／Keras／PyTorchにはWineデータセットは用意されていなかった。ただし、TensorFlowには代わりに「wine_qualityデータセット」（データセットの配布元）が用意されているが、本稿の内容とは異なるので説明を割愛する。

　以下に、scikit-learnで「どのようなコードを書くとWineデータセットが使えるか」の典型的なコードを簡単に示しておく。

scikit-learn

# !pip install scikit-learn # ライブラリ「scikit-learn」をインストールfrom sklearn.datasets import load_winewine = load_wine()

リスト1　scikit-learnでWineデータセットを利用する基本的なコード

　sklearn.datasets.load_wine()関数を呼び出せばよい。戻り値として（sklearn.utils.Bunch型の）辞書オブジェクトを返す。その配下の、

dataにデータがtargetにラベル（目的変数の値）がfeature_namesに特徴量名がtarget_namesに分類クラス名が関数の引数にas_frame=Trueを含めた場合は、frameに全11列のpandasデータフレーム（※target列は最後の列）が

格納されている。

「AI・機械学習のデータセット辞典」

仮想通貨カジノパチンコスペイン代表ユーロ 2020