PennyLaneでアヤメのデータを2値分類する
機械学習でアヤメの分類を行います。
ステップ1：量子状態に符号化する部分を実装
古典ビットのデータを量子ビットのデータに符号化し、量子回路に入力します。
ここでは、振幅符号化を使用しています。
あやめのデータは4種類あります。
古典ビットを量子ビットに符号化する部分のコードは以下となります。
get_anglesは振幅符号化するための回転角を計算するメソッドです。
statepreparationは振幅符号化のメソッドです。
pennylaneは独自numpyを持っているため、それをimportし、使用します。
出力データはそれぞれ以下の内容となります。
ｘ：入力データ
angles：符号化に利用するY回転ゲートの回転角
amplitude vector：符号化した結果
