knaka Tech-Blog

AI, IoT, DIYエレクトロニクス, データサイエンスについて投稿予定です。

IoTデータから scikit-learnで線形回帰。


概要

前回続き、機械学習の関連となります。
IoT温度データから
scikit-learnを使用して線形回帰モデルでグラフ描画までテストしてみました。
比較的カンタンなデモですが、ライブラリの読み込みも速めで、
使いやすく見えました。

今回は、データ分析、特徴の抽出等できれば良いかな程度の目的でしたが、
scikit-learnは、他の機能も多いようで、調査したいと思います。

環境

win7

python 3.5
scikit-learn
numpy
matplotlib

結果

件数的には、やや少なめですが
最近の、IoT温度値を程読ませて
matplotlib のグラフ表示
一次元配列を読ませています。

predict: 予測
temp : 温度/ IoT実測値

f:id:knaka0209:20180518174036p:plain

Log:


f:id:knaka0209:20180513172430p:plain

code

python3.5
IoT実測値を読ませて学習させています。

https://github.com/kuc-arc-f/sklearn_linear_model

update 2018/05/18

sk_iot_2b.py
pandas の時系列データ(日付)を、グラフのx軸に表示
できるように修正しました。

注) sklearn / linear_model
はpandas/日付型(timeStamp)が処理できなかったので、
数値で学習/予測し、グラフは日付型を設定しています。