TensorFlowでアワビ（Abalone）データセットのCSVデータを読み込む方法を解説

アワビ（Abalone）データセットは、このデータセットを保存しているGoogle APIを使ってダウンロードできます。Pandasライブラリに用意されている「read_csv」メソッドを使用することで、APIからCSVファイルとしてデータを読み込みます。その際、特徴量（feature）の名前も明示的に指定します。

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アワビデータセットについて

本記事では、アワビの各種測定値を含む「アワビデータセット」を使用します。アワビとは、海に生息する巻貝の一種です。このデータセットの目的は、体長や重量などの他の測定値から、アワビの年齢を予測することです。

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、ブラウザ上でPythonコードを実行でき、事前の環境設定が一切不要なうえ、GPU（グラフィックス処理装置）にも無料でアクセスできます。ColaboratoryはJupyter Notebookをベースに構築されています。

コード例

import pandas as pd
import numpy as np

print("The below line makes it easier to read NumPy values")
np.set_printoptions(precision=3, suppress=True)

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.layers.experimental import preprocessing

print("Reading the csv data")
abalone_train = pd.read_csv("https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/abalone_train.csv",
    names=["Length", "Diameter", "Height", "Whole weight", "Shucked weight","Viscera weight", "Shell weight", "Age"])

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

実行結果

The below line makes it easier to read NumPy values
Reading the csv data

解説

• まず、必要なパッケージを環境にインポートします。
• Pandasの「read_csv」メソッドを使って、URLから直接CSVデータを読み込みます。
• 「names」引数により、「Length（殻長）」「Diameter（直径）」「Height（高さ）」「Whole weight（全体重量）」「Shucked weight（身の重量）」「Viscera weight（内臓の重量）」「Shell weight（殻の重量）」「Age（年齢）」といった特徴量名を明示的に指定しています。
• データセット内のすべての特徴量は、同一の方法で前処理・扱われる必要があります。
• これらの処理が完了した後、特徴量は単一のNumPy配列へとまとめられます。これにより、TensorFlowのモデルに入力できる形式になります。