TensorFlowでアワビ（Abalone）データセットのサンプルデータを表示する方法

Google APIを使ってアワビ（Abalone）データセットをダウンロードした後、headメソッドを呼び出すことで、コンソール上にデータのサンプルを簡単に表示できます。headメソッドに数値を引数として渡すと、その行数だけ先頭からデータが表示されます。引数を省略した場合は、デフォルトで先頭の数行が出力されます。

アワビデータセットとは

本記事では「アワビデータセット」を使用します。このデータセットには、アワビ（海産の巻貝の一種）の各種測定値が含まれています。目的は、殻の長さ・重さなどの測定値をもとに、アワビの年齢を予測することです。

なお、以下のコードはGoogle Colaboratory上で実行しています。Google Colab（Colaboratory）を利用すると、ブラウザだけでPythonコードを実行でき、事前の環境構築は一切不要です。さらにGPU（グラフィックス処理装置）への無料アクセスも提供されており、Jupyter Notebookをベースに構築されています。

サンプルコード

print("アワビデータのサンプルを表示")
abalone_train.head()
print("アワビデータセットを別のメモリ領域にコピー")
abalone_features = abalone_train.copy()
print("Age（年齢）列を削除")
abalone_labels = abalone_features.pop('Age')
abalone_features = np.array(abalone_features)
print("特徴量を表示")
print(abalone_features)

コード出典：https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/csv

実行結果

アワビデータのサンプルを表示
アワビデータセットを別のメモリ領域にコピー
Age（年齢）列を削除
特徴量を表示
[[0.435 0.335 0.11   ... 0.136 0.077 0.097]
 [0.585 0.45   0.125 ... 0.354 0.207 0.225]
 [0.655 0.51   0.16   ... 0.396 0.282 0.37 ]
 ...
 [0.53   0.42   0.13   ... 0.374 0.167 0.249]
 [0.395 0.315 0.105 ... 0.118 0.091 0.119]
 [0.45   0.355 0.12   ... 0.115 0.067 0.16 ]]

コードの解説

• headメソッドによるサンプル表示： headメソッドを使うことで、データセットの先頭行から順にサンプルデータをコンソールへ出力できます。
• データセットのコピー： データセットを別のメモリ領域にコピーしておくことで、片方のデータに変更を加えても、もう片方には元のデータがそのまま保持されます。これにより、元データの保全性を保ちながら安全に前処理を行えます。
• Age列の削除： ここでは「Age（年齢）」列を予測対象（ラベル）として扱うため、popメソッドで特徴量から取り除いています。
• 特徴量のベクトル化： np.array()によって特徴量がNumPy配列（ベクトル形式）に変換され、機械学習モデルに入力しやすい形で表示されます。