PythonBook

「Pythonと実データで遊んで学ぶ データ分析講座」 サポートページ

https://www.amazon.co.jp/dp/4863542836

書籍修正点

2019.12.03更新

• Chapter3 で使用している、国土交通省のAPIですが、URLが変更されました。以下のように、「http://」となっているURLを「https://」と変更してください。
  • 第2版では修正済みです。

2020.06.25更新

• Google Colaboratory 上でデフォルトで使用されている、 scikit-learn ライブラリのバージョンが変更されました
• それに伴い、いくつかの処理で、書籍中で紹介しているものと異なる結果になる可能性があります
• 現時点で判明したものを以下にまとめます（随時追加します）

P134以降で登場する LogisticRegression

• デフォルトで使用される、ソルバーが変更されました
  • 公式サイト https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html
  • ソルバーとは各パラメータを求めるための、最適化アルゴリズムを指します
• 以下のように、solverに liblinear を指定すると、書籍中の結果と一致します

logit = LogisticRegression(solver='liblinear')

• なお、本修正は 第3版では修正済みです。

2021.11.11更新

• Chapter6 P200のRMSE計算について、結果は変わっていませんが、計算順序が定義と異なっているため、以下に修正をお願いいたします。

• Chapter P201の「評価指標としてRMEを採用した場合、さまざまな回帰モデルを比較し、その中でMAE値が最も小さいモデルが良い、と判断されます。」のRMEは「MAE」の誤りです。
• Chapter6 P201のMAE計算について、結果は変わっていませんが、計算順序が定義と異なっているため、以下に修正をお願いいたします。