するとタブ区切りのデータをクリップボードにコピーできます。「AnacondaでのPython仮想環境の構築」で紹介したように利用目的に応じてPython環境を切り分けることができます。前回の記事ではロジスティック回帰モデルで生存者予測を行いました。単変量モデル編では特徴量ごとにロジスティック回帰モデルを構築し精度評価を行いました。ここでは7つの特徴量を使って生存者を予測するモデルを構築します。classifier」を構築しました。機械学習Python(NumPy)で指定した確率で要素生成シミュレーションをする際など指定した確率で要素を生成したいことがあります。生成したい場合などです。PythonMacでMatplotlibの日本語の文字化けを直すMacでAnacondaを使ってPython環境を構築しMatplotlibでグラフを描画すると日本語が文字化けしてしまいます。上の図の赤枠のように日本語部分が文字化けして「□」になっています。ベースラインモデル編いよいよ機械学習モデル構築に入っていきます。引き続き特徴量と生存率の関係を見ていきます。クロス集計(前半)編さぁここから年齢、性別などの特徴量と生存率の関係を見ていきます。プロフィール統計、データマイニング、最適化などの話を書いています。2016年11月に統計検定1級を受験しました。詳細プロフィールはこちらをご覧ください。