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Pythonでデータ分析入門3（初めての決定木（多クラス分類））

Pythonで決定木を使った多クラス分類をします。

Pythonでpandasを使ってクロス集計をします。

Pythonでロジスティック回帰を使って2クラス分類問題を解いてみます。

Pythonを使って重回帰分析をしてみます。

Pythonで箱ひげ図を描画します。いくつかの方法を紹介します。

pandasでDataFrameやSeries内の各データが、データセット内でどの程度の頻度で出現するかを調べます。

pandasのDataFrameの各項目間の相関係数を計算してみます。

pandasのDataFrameに格納されているカテゴリ変数（質的データ）を数値データ（量的データ）に変換します。

pandasとseabornを使って、簡単にデータの可視化をします。具体的には、散布図行列（ペアプロット）を作成します。

Pythonでpandasの学習をしていると、お試し用のデータセットが欲しくなることがあります。pandasにはデータセットをダウンロードする機能はありませんが、seabornにDataFrameとしてデータをダウンロードする機能があります。