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Python用 Kennard-Stoneアルゴリズムによりトレーニングサンプルとテストサンプルを選択するプログラム・コード

¥480

データを準備するだけで、Kennard-Stoneアルゴリズムによりトレーニングサンプルとテストサンプルを選択できるプログラム・コードです。以下のURLからzipファイルをダウンロードしてください。
http://univprofblog.html.xdomain.jp/code/ks_analysis_all_e_python_pass.zip
購入していただくと、zipファイルを解凍するためのパスワードが表示されます。

このプログラムで実行される流れについては下のURLのページをご覧ください。
http://univprof.com/archives/16-06-22-4145563.html

このプログラムはcsvファイルによってデータのやり取りをします。csvファイルのデータ形式およびサンプルデータについては下のURLのページをご覧ください。
https://note.mu/univprof/n/n694487325cb1

プログラムを実行するときのPython環境については下のURLのページをご覧ください。
https://note.mu/univprof/n/nb07629b23252

また下のURLのzipファイルもダウンロードして下さい。
http://univprofblog.html.xdomain.jp/code/supportingfunctions.zip
解凍すると必要なスクリプトと関数があります(こちらは無料です)。解凍した後に、今回のプログラムのディレクトリ(フォルダ)と同じところにすべてのファイルを置いてください。

あとは購入されたプログラムを実行するだけです。

計算終了後、選択されたトレーニングサンプルが”TrainingSamples.csv”に、トレーニングサンプル番号が”TrainingSampleNumbers.csv”に、テストサンプルが”TestSamples.csv”に、テストサンプル番号が”TestSampleNumbers.csv”に保存されます。