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前回の続きです。 アメダスのデータをPythonに取り込むところまでを作ってみました。 今回は回帰分析を... 前回の続きです。 アメダスのデータをPythonに取り込むところまでを作ってみました。 今回は回帰分析をニューラルネットワークでやってみようというテーマについて書いてみます。 めちゃくちゃ簡単に、ある日の時間vs風速の関係を分析してみることにしました。 ある意味、テーブルに相当するような機能を、ニューラルネットワークで組めるのか??? ということを実験してみるような感じです。 まずは前回作成したcsvファイルから、風速と時間部分だけ引っ張ってきます。 csvファイルには、ある一日分だけのデータが入っているものとします。 import pandas as pd import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt # deta making??? csv_input = pd.read_csv(f