2023年8月にPython in excel が発表されました。
【Python in ExcelがMicrosoftより発表】
https://techcommunity.microsoft.com/t5/excel-blog/announcing-python-in-excel-combining-the-power-of-python-and-the/ba-p/3893439
今回はこのPython in Excelを使って機械学習を実装してきたいと思います！
【目次】
0:00 はじめに
2:15 機械学習に使うデータを準備する
8:26 機械学習を使って分類をする
11:26 おわりに
※9月時点ではパブリックプレビュー版がリリースされており、使用するには「Microsoft 365 Insider」への加入が必要になります。加入には、Microsoft 365 サブスクリプションが必要です（Office 2019、Office 2021などの買い切りは不可）。
Python in Excelの始め方はこちら
【コード（セルの範囲等はご自身で調整してください）】
# データセットのダウンロード
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
# データフレームの作成
import pandas as pd
iris_data = pd.DataFrame(iris.data, columns=[“がく片の長さ”,”がく片の幅”,”花びらの長さ”,”花びらの幅”])
iris_target = pd.DataFrame(iris.target, columns=[“花の種類”])
# データフレームの結合
iris_all = pd.concat([iris_data,iris_target], axis=1)
# ランダムに並べ替え
iris_df = iris_all.sample(frac=1)
# 学習用とテスト用にデータを分ける
train = iris_df[:100]
test = iris_df[100:]
X_train = train.loc[:,[“がく片の長さ”,”がく片の幅”,”花びらの長さ”,”花びらの幅”]]
y_train = train.loc[:,”花の種類”]
X_test = test.loc[:,[“がく片の長さ”,”がく片の幅”,”花びらの長さ”,”花びらの幅”]]
y_test = test.loc[:,”花の種類”]
# 機械学習のアルゴリズムの一つであるサポートベクトルマシン
from sklearn import svm
# max_iter 学習の反復の最大回数
model = svm.LinearSVC(max_iter=1000)
# モデルの作成
model.fit(xl(“B2:E101”), xl(“H2:H101”))
# モデルを使って推論
pred = model.predict(xl(“K2:N51”))
ans = pd.DataFrame(pred,columns=[“推論結果”])
# 正答率を確認
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_score(xl(“Q2:Q51”), pred)
Excel labs
https://appsource.microsoft.com/ja-jp/product/office/wa200003696?tab=overview
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