Chainerを勉強してみたいなと思っていたのですが、書籍のレビューを見ていると評価が芳しくないので、公式ドキュメントを見て勉強してみることにしました。
Mushroom
最初はいつもの手書き文字であるMNISTではなく、mushroom。
キノコが食べられるか食べられないかのデータで深層学習を行います。
以下のような形で、e=edible,p=poisonousなどという頭文字だけのcsvデータ。
こういう数字ではなく、略字だけで表現したデータというのは新体験。
Chainerについて
私のスキルかもしれないが、typoが多い。
記述量は多い気がします。
前回のQuickStartを紹介した時もそうですが、以下のようなグラフが出るのはChainerの長所かも。
キノコのデータについて掘り下げてみる
このデータが何であるか、よくわからないのにChainerが深層学習で解決してくれるところがこのチュートリアルのすごいところなのですが、せっかくのキノコのデータについて掘り下げてみることにしました。
データの詳細は下記に記載されています。
Mushroom Classification | Kaggle
傘の形や傘の色、傷、匂い、傘の裏、軸の部分についてなどの情報です。
毒性率 = 毒キノコの数 / 総数
として、相関図を表示してみます。
絶対に食べてはならないケースが出てますね。
gill-colorというのはキノコの傘の裏のことのようですが、色が黒か緑は絶対外れのようです。
赤かオレンジは安全なようです。
多分。