scikit-learn

資料:http://scikit-learn.org/dev/documentation.html
数学モデリングの関係からPythonのオープンソースプロジェクトscikit-learnを一時的に理解しました。
分からないことが多いので、後で補充してください。
最初のテストコードを書きました。

import numpy as np

import sys

sys.stdout = open('out.txt', 'w');

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

f = open('train1.txt', 'r')



data = np.loadtxt(f)

X = data[:, :-1]

y = data[:, -1]



from sklearn import cross_validation

# X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]])

# y = np.array([1, 2, 3, 4])

kf = cross_validation.KFold(99, n_folds=2)

# print len(kf)

# print(kf)



clf = RandomForestClassifier(n_jobs=-1,n_estimators=10)

for train_index, test_index in kf:

    #print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)



    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]

    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]



    clf = clf.fit(X_train, y_train)

    ans = clf.predict(X_test)

    print ans

    print y_test