scikit-learn は、Pythonのオープンソースライブラリで、機械学習のためのツールを提供しています。
scikit-learn の主な機能には、以下のものがあります。
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機械学習アルゴリズム
scikit-learn では、様々な機械学習アルゴリズムを提供しています。回帰、クラス分類、クラスタリング、次元削減などの問題に対して、適切なアルゴリズムを選択することができます。 -
データ前処理
scikit-learn は、データを前処理するためのツールも提供しています。欠損値の処理、特徴量のスケーリング、カテゴリ変数のエンコーディングなどの処理ができます。 -
モデル選択と評価
scikit-learn では、モデルの選択や評価のためのツールも提供しています。グリッドサーチやランダムサーチを用いたハイパーパラメータチューニング、交差検証によるモデルの評価、過学習の検出などができます。
scikit-learn の使い方は、以下のような流れになります。
- データの準備
- データ前処理
- モデルの選択
- ハイパーパラメータのチューニング
- モデルの学習
- モデルの評価
- モデルの利用
scikit-learn は、簡単に使えるように設計されているため、初心者から上級者まで幅広い層の利用者がいます。また、世界中の多くの企業や研究機関でも利用されており、機械学習の分野で非常に有名なライブラリです。
以下は、scikit-learn を用いた簡単なサンプルコードです。
from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # データの読み込み iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # データを訓練用とテスト用に分割 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 決定木モデルを作成 model = DecisionTreeClassifier() # モデルを訓練 model.fit(X_train, y_train) # モデルを評価 score = model.score(X_test, y_test) # モデルを利用して予測 predicted = model.predict(X_test)
このサンプルコードでは、アヤメの花のデータセットを読み込み、決定木モデルを用いてクラス分類を行っています。データを訓練用とテスト用に分割し、モデルを訓練してから評価を行っています。最後に、モデルを利用して予測を行っています。
以上が、scikit-learn の概要と使い方の簡単な説明です。