実習用データ


# 実習用データ

### 「ニューヨークの大気状態観測値」
ニューヨークの大気状態観測値。1973 年の五月から九月。 (<a href="http://www.is.titech.ac.jp/~mase/mase/html.jp/temp/airquality.jp.html">詳細</a>)。
https://raw.githubusercontent.com/maskot1977/ipython_notebook/master/toydata/airquality.txt

<ol>
<li>Ozone: Roosevelt 島における 1300 時から 1500 時までの 平均オゾン量 (parts per billion 単位)。
<li>Solar: セントラルパークにおける 0800 時から 1200 時 の周波数 4000～7700 オングストロームの日射量 (単位 Langleys)。
<li>Wind: La Guardia 空港における毎日の 0700 時から 10000 時の 平均風速 (単位 マイル)。
<li>Temp: La Guardia 空港における一日の最大温度 (単位 華氏)。
</ol>

### 「合州国の州別暴力犯罪率」
1973 年の合州国の 50 の州毎の、住民10万人あたりの暴行、殺人、そして強姦による 逮捕数を含む。また都市部人口の割合が与えられている。
 (<a href="http://www.is.titech.ac.jp/~mase/mase/html.jp/temp/USArrests.jp.html">詳細</a>)。
https://raw.githubusercontent.com/maskot1977/ipython_notebook/master/toydata/USArrests.txt

<ol>
<li>Murder:	殺人による逮捕（10万あたり）
<li>Assault:	暴行による逮捕（10万あたり）
<li>UrbanPop:	都市部人口比率
<li>Rape:	強姦による逮捕（10万あたり）
</ol>

### 「スポーツテストデータ」
中学生104人の運動能力テスト6種と体力測定5種の計測のデータ
(<a href="http://mo161.soci.ous.ac.jp/@d/DoDStat/sports/sports_dataJ.xml">詳細</a>)。
https://raw.githubusercontent.com/maskot1977/ipython_notebook/master/toydata/sports_dataJt.txt

<ol>
<li>50mRun	50m走
<li>longjump	走り幅跳び
<li>handball	ハンドボール投げ
<li>chinning	懸垂
<li>sidestep	反復横跳び
<li>vertump	垂直跳び
<li>back	背筋力
<li>grip	握力（両手平均）
<li>backward	上体そらし
<li>forward	立位体前屈
<li>stepping	踏み台昇降
</ol>

### 「好きなアイスクリームアンケート」
男性４０名、女性４０名に、２１種類のアイスクリームの好みに応じて点数（嫌い１〜好き９）をつけてもらったアンケート結果。
(<a href="http://kogolab.chillout.jp/elearn/icecream/">詳細</a>)。
https://raw.githubusercontent.com/maskot1977/ipython_notebook/master/toydata/icecream_chosa.txt

<ol>
<li>ID 
<li>gender 性別
<li>age 年齢
<li>birth_order 兄弟姉妹の中で上から何番目か
<li>frequency 来店頻度
<li>vanilla バニラ
<li>strawberry ストロベリー
<li>milk_tea ミルクティー
<li>macadamia_nuts マカダミアナッツ
<li>cookie クッキー
<li>chocolate チョコ
<li>melon メロン
<li>coffee コーヒー
<li>almond アーモンド
<li>rum_raisin ラムレーズン
<li>mint ミント
<li>banana バナナ
<li>caramel キャラメル
<li>walnut クルミ
<li>cassis カシス
<li>chocolate_chips チョコチップ
<li>orange オレンジ
<li>green_tea 抹茶
<li>marron マロン
<li>chocolate_mint チョコミント
<li>adzuki-bean あずき 
</ol>

### 「新国民生活指標データ」
都道府県の豊かさを表すために，経済企画庁が策定した新国民生活指標の「住む」ことに関する平成11年の発表データ。
 (<a href="http://mo161.soci.ous.ac.jp/@d/DoDStat/PLIlive/PLIlive_dataJ.xml">詳細</a>)。
https://raw.githubusercontent.com/maskot1977/ipython_notebook/master/toydata/PLIlive_dataJ.txt

<ol>
<li>Pref	都道府県	都道府県	
<li>NonRep	危険住宅	危険・修理不能住宅比率(%)	
<li>OverMin	最低居住	最低居住水準以上住宅比率(%)	
<li>Rent	借家家賃	借家の1畳当たり実質家賃(円)	
<li>HomeOwn	持家比率	持家比率(%)	
<li>CompPol	公害苦情	公害苦情受理件数(人口十万人比)[-]	
<li>NumClime	重要犯罪	重要刑法犯罪認知件数(人口十万人比)[-]	
<li>NumLarc	重要窃盗	重要窃盗犯認知件数(人口十万人比)[-]	
<li>TrafAcci	交通事故	交通事故発生件数(人口十万人比)[-]	
<li>Fire	建物火災	建物火災出火件数(住宅十万戸比)[-]	
<li>DspRubb	ごみ処理率	ごみ衛生処理率(%)	
<li>Sidewalk	歩道設置率	一般道路歩道設置率(%)	
<li>MedFacil	医療機関	最寄りの医療機関までの距離500ｍ未満住宅比率(%)	
<li>OverOrd	居住水準	誘導居住水準以上住宅比率(%)	
<li>Sunshine	日照時間	日照時間5時間以上住宅比率(%)
<li>NumMat	畳数	1人当たり畳数(畳)	
<li>AreaResi	敷地面積	1住宅当たり敷地面積(m2)	
<li>Transpt	交通機関	最寄りの交通機関1km未満住宅比率(%)	
<li>AreaPark	公園面積	1人当たり公園面積(m2)	
<li>Sewarage	下水普及率	下水道等普及率(%)	
<li>Recycle	リサイクル率	リサイクル率(%)	
<li>AmtRubb	ごみ排出量	1人1日当たりごみ排出量(g)[-]	
<li>AvgMin	通勤通学時間	通勤・通学平均時間(分)[-]	
<li>Pavement	道路舗装率	一般道路舗装率(%)
</ol>

### 「都道府県別アルコール類の消費量」
沖縄県を除く日本の46都道府県における5種類のアルコール飲料の年間の消費量を調べたデータ。
（<a href="http://mo161.soci.ous.ac.jp/@d/DoDStat/sake/sake_dataJ.xml">詳細</a>）。
https://raw.githubusercontent.com/maskot1977/ipython_notebook/master/toydata/sake_dataJ.txt
<ol>
<li>Pref	都道府県
<li>Sake	清酒
<li>Shochu	焼酎
<li>Beer	ビール
<li>Wine	果実酒
<li>Whisky	ウイスキー
</ol>

### 「スイス銀行紙幣データ」
本物と偽物の1000スイスフラン紙幣それぞれ100枚の測定値。
（<a href="http://mo161.soci.ous.ac.jp/@d/DoDStat/sbnote/sbnote_dataJ.xml">詳細</a>）。
https://raw.githubusercontent.com/maskot1977/ipython_notebook/master/toydata/sbnote_dataJt.txt
<ol>
<li>length	横幅長	紙幣の横の長さ
<li>left	左縦幅長	紙幣の縦の長さ(左側)
<li>right	右縦幅長	紙幣の縦の長さ(右側)
<li>bottom	下枠内長	紙幣の下端から内側の枠までの長さ
<li>top	上枠内長	紙幣の上端から内側の枠までの長さ
<li>diagonal	対角長	対角線の長さ
<li>class	真偽	札の真偽(0: 真札, 1:偽札)
</ol>

### 「ワインの品質」
* 赤ワイン http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv
* 白ワイン http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-white.csv

(<a href="http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality.names">詳細</a>)
<ol>
<li>fixed acidity
<li>volatile acidity
<li>citric acid
<li>residual sugar
<li>chlorides
<li>free sulfur dioxide
<li>total sulfur dioxide
<li>density
<li>pH
<li>sulphates
<li>alcohol
   Output variable (based on sensory data): 
<li>quality (score between 0 and 10)
</ol>

### 「あやめのデータ」
三種類のあやめの品種のそれぞれからの 50の花の、センチメートル単位の蕚(がく)片の長さと幅、花弁の長さと幅の計測結果を与える。 品種は Iris setosa, versicolor そして virginica である。	
https://raw.githubusercontent.com/maskot1977/ipython_notebook/master/toydata/iris.txt
<ol>
<li>Sepal.Length 蕚(がく)片の長さ
<li>Sepal.Width 蕚(がく)片の幅
<li>Petal.Length 花弁の長さ
<li>Petal.Width 花弁の幅
<li>Species 品種（setosa, versicolor or virginica）
</ol>

### 「あわびのデータ」
http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/abalone/abalone.data
（<a href="http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/abalone/abalone.names">詳細</a>）
<ol>
<li>Sex		雄か雌か子供か			M, F, and I (infant)
<li>Length		長さ	mm	Longest shell measurement
<li>Diameter	直径	mm	perpendicular to length
<li>Height		高さ	mm	with meat in shell
<li>Whole weight	総重量	grams	whole abalone
<li>Shucked weight	身の重さ	grams	weight of meat
<li>Viscera weight	内臓の重さ	grams	gut weight (after bleeding)
<li>Shell weight	殻の重さ	grams	after being dried
<li>Rings		輪の数（年齢が推定できる）			+1.5 gives the age in years
</ol>

### 「ピマ・インディアンの糖尿病診断」
National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases が公表している、糖尿病の人と糖尿病ではない人の測定データ。
 (<a href="http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/">詳細</a>)。
https://raw.githubusercontent.com/maskot1977/ipython_notebook/master/toydata/pima-indians-diabetes.txt

<ol>
<li>NumTimePreg: Number of times pregnant
<li>OralGluTol: Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test 
<li>BloodPres: Diastolic blood pressure (mm Hg)
<li>SkinThick: Triceps skin fold thickness (mm)
<li>SerumInsulin: 2-Hour serum insulin (mu U/ml)
<li>BMI: Body mass index (weight in kg/(height in m)^2)
<li>PedigreeFunc: Diabetes pedigree function
<li>Age: Age (years)
<li>Class: Class variable (0 or 1)
</ol>

### 「パーキンソン病診断データ」
http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/parkinsons/parkinsons.data
(<a href="http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/parkinsons/parkinsons.names">詳細</a>)
<ol>
<li>name - ASCII subject name and recording number
<li>MDVP:Fo(Hz) - Average vocal fundamental frequency
<li>MDVP:Fhi(Hz) - Maximum vocal fundamental frequency
<li>MDVP:Flo(Hz) - Minimum vocal fundamental frequency
<li>MDVP:Jitter(%),MDVP:Jitter(Abs),MDVP:RAP,MDVP:PPQ,Jitter:DDP - Several measures of variation in fundamental frequency
<li>MDVP:Shimmer,MDVP:Shimmer(dB),Shimmer:APQ3,Shimmer:APQ5,MDVP:APQ,Shimmer:DDA - Several measures of variation in amplitude
<li>NHR,HNR - Two measures of ratio of noise to tonal components in the voice
<li>status - Health status of the subject (one) - Parkinson's, (zero) - healthy
<li>RPDE,D2 - Two nonlinear dynamical complexity measures
<li>DFA - Signal fractal scaling exponent
<li>spread1,spread2,PPE - Three nonlinear measures of fundamental frequency variation 
</ol>

### 「大腸菌タンパク質の細胞内局在」
http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/ecoli/ecoli.data
 (<a href="http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/ecoli/ecoli.names">詳細</a>)
<ol>
<li>Sequence Name: Accession number for the SWISS-PROT database
<li>mcg: McGeoch's method for signal sequence recognition.
<li>gvh: von Heijne's method for signal sequence recognition.
 <li>lip: von Heijne's Signal Peptidase II consensus sequence score.
           Binary attribute.
<li>chg: Presence of charge on N-terminus of predicted lipoproteins.
	   Binary attribute.
<li>aac: score of discriminant analysis of the amino acid content of
	   outer membrane and periplasmic proteins.
<li>alm1: score of the ALOM membrane spanning region prediction program.
<li>alm2: score of ALOM program after excluding putative cleavable signal
	   regions from the sequence.
</ol>

細胞内局在
<ul>
<li>cp  (cytoplasm)                                    143
<li>im  (inner membrane without signal sequence)        77               
<li>pp  (perisplasm)                                    52
<li>imU (inner membrane, uncleavable signal sequence)   35
<li>om  (outer membrane)                                20
<li>omL (outer membrane lipoprotein)                     5
<li>imL (inner membrane lipoprotein)                     2
<li>imS (inner membrane, cleavable signal sequence)      2
</ul>

### 「酵母タンパク質の細胞内局在」
http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/yeast/yeast.data
 (<a href="http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/yeast/yeast.names">詳細</a>)
<ol>
<li>Sequence Name: Accession number for the SWISS-PROT database
<li>mcg: McGeoch's method for signal sequence recognition.
<li>gvh: von Heijne's method for signal sequence recognition.
<li>alm: Score of the ALOM membrane spanning region prediction program.
<li>mit: Score of discriminant analysis of the amino acid content of
	   the N-terminal region (20 residues long) of mitochondrial and 
           non-mitochondrial proteins.
<li>erl: Presence of "HDEL" substring (thought to act as a signal for
	   retention in the endoplasmic reticulum lumen). Binary attribute.
<li>pox: Peroxisomal targeting signal in the C-terminus.
<li>vac: Score of discriminant analysis of the amino acid content of
           vacuolar and extracellular proteins.
<li>nuc: Score of discriminant analysis of nuclear localization signals
	   of nuclear and non-nuclear proteins.
</ol>

細胞内局在
<ul>
<li>CYT (cytosolic or cytoskeletal)                    463
<li>NUC (nuclear)                                      429
<li>MIT (mitochondrial)                                244
<li>ME3 (membrane protein, no N-terminal signal)       163
<li>ME2 (membrane protein, uncleaved signal)            51
<li>ME1 (membrane protein, cleaved signal)              44
<li>EXC (extracellular)                                 37
<li>VAC (vacuolar)                                      30
<li>POX (peroxisomal)                                   20
<li>ERL (endoplasmic reticulum lumen)                    5
</ul>