文脈 アワビは、小さなものから非常に大きなものまでの海のカタツムリのグループの一般名で、世界中の海岸沿いでよく見られ、料理の美味しい食材として利用されています。また、その残りの貝殻は虹色の光沢があるため、宝飾品に加工されます。需要と経済的価値があるため、農場で頻繁に養殖されており、そのため物理的な測定からアワビの年齢を予測する必要があります。従来の年齢を判定する方法は、貝殻を円錐形に切断し、染色し、顕微鏡で輪紋の数を数えるという、退屈で時間のかかる作業です。 データ説明 * 元のデータから欠損値のあるサンプルは削除されています（大部分は予測値が欠損していました）。 また、連続値の範囲は人工ニューラルネットワークで使用するためにスケーリングされています（200で割ることにより）。 * **インスタンス数：** `4177` * **属性数：** `8` * **特徴量：** 性別、長さ、直径、高さ、全重量、身の重量、内臓重量、 および貝殻重量 * **目標：** 輪紋の数 > 注：輪紋の数は予測対象の値です。連続値として予測することも、分類問題に変換することもできます。 * **属性情報：** *以下に属性名、データ型、測定単位、および簡単な説明を示します。* 名前 データ型 測定単位 説明 ----- --------- ----- ----------- 性別 名目尺度 M（雄）、F（雌）、およびI（幼体） 長さ 連続値 mm 貝殻の最長測定値 直径 連続値 mm 長さに垂直な方向の測定値 高さ 連続値 mm 貝殻に身が入った状態の高さ 全重量 連続値 グラム アワビ全体の重量 身の重量 連続値 グラム 身の重量 内臓重量 連続値 グラム （出血後の）内臓の重量 貝殻重量 連続値 グラム 乾燥後の貝殻の重量 輪紋の数 整数 輪紋の数に1.5を加えると年齢（歳）になります * **欠損値：** `なし` 発見 * 以下のいずれかの方法を使用してアワビの年齢を予測します。 - 回帰分析 - 分類 データセットのソース このデータセットはUCI機械学習リポジトリから取得されたものです：[https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Abalone][1] [1]: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Abalone