scikit-learn とは？
scikit-learnは、Pythonプログラミング言語用のオープンソースの機械学習ライブラリです。サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、k-means、DBSCANなど、さまざまな分類、回帰、クラスタリングアルゴリズムを備え、Pythonの数値・科学計算ライブラリであるNumPyおよびSciPyと相互運用できるように設計されています。
scikit-learn の使い方
- pipまたはcondaを使用してscikit-learnをインストールし、Pythonコードにインポートします。このライブラリは、fit()メソッドによるモデルの適合、predict()による予測、transform()によるデータ変換のための一貫したインターフェースを提供します。公式ウェブサイトでは、詳細なドキュメントとチュートリアルが利用できます。
scikit-learn の主な機能
- 分類: オブジェクトが属するカテゴリを識別します。
- 回帰: オブジェクトに関連する連続値の属性を予測します。
- クラスタリング: 類似したオブジェクトを自動的にグループ化します。
- 次元削減: 考慮すべきランダム変数の数を減らします。
- モデル選択: パラメータとモデルの比較、検証、選択を行います。
- 前処理: 特徴抽出と正規化。
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