Scikit-learnでの機械学習入門 – Pythonで始めるプログラミング
Pythonは多くの開発者に愛用されているプログラミング言語であり、特にデータ分析や機械学習の分野で大変人気があります。今回の記事では、機械学習ライブラリであるScikit-learnを用いたプログラミングの基礎をご紹介します。
Scikit-learnとは？
Scikit-learnはPythonで利用できるオープンソースの機械学習ライブラリです。さらに、Scikit-learnはシンプルで直感的なAPIを提供しており、さまざまな機械学習アルゴリズムを簡単に使用することができます。
インストール方法
まずはScikit-learnをインストールする必要があります。以下のコマンドを実行することで、簡単にインストールできます。
pip install scikit-learn基本的な使い方
インストールが完了したら、さっそくScikit-learnを使ってみましょう。次に示すコードは、基本的な線形回帰モデルを構築し、予測を行う方法を示しています。
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import make_regression
# データセットの生成
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=0.1)
# データをトレーニングセットとテストセットに分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# モデルの作成と学習
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 予測
y_pred = model.predict(X_test)
Scikit-learnの特徴
- 多様なアルゴリズムが実装されており、用途に応じて選択可能
- データの前処理やクロスバリデーションなどのサポートが充実
- 直感的なAPIにより、初心者でも扱いやすい
まとめ
このように、Scikit-learnを用いることで、Pythonで簡単に機械学習を始めることができます。さらに詳しい情報を知りたい方は、公式ドキュメントを参照してください。Scikit-learn公式ドキュメント(外部リンク)。
PythonとScikit-learnで、さらに高度な機械学習モデルを開発してみてください。
