scikit-learn入門
- はじめに 今回は、Pythonでディープラーニングを実装するためのライブラリscikit-learnについて学びましょう！scikit-learnは、Pythonで機械学習を行うためのライブラリで、ディープラーニングを含む多くのアルゴリズムが実装されています。では、二人の説明を見ていきましょう。
scikit-learnってなに？
Pythonで機械学習を行うためのライブラリだよね？
そうなの！scikit-learnは、Pythonで機械学習を実行するためのライブラリで、簡単に機械学習モデルを作成できるの！
まずは、scikit-learnをインストールする必要があるよ。
pip install scikit-learn
でインストールできるよ！
わかった！scikit-learnをインストールして、Pythonで機械学習を行う準備ができるんだね！
そうなの！scikit-learnでは、データの前処理やモデルの学習、評価までを簡単に行えるよ！
例えば、アイリスデータセットを使って、分類問題を解くことができるよ！
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# アイリスデータセットを読み込む
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# データをトレーニングセットとテストセットに分割する
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 決定木分類器を作成する
clf = DecisionTreeClassifier()
# トレーニングデータで分類器を学習させる
clf.fit(X_train, y_train)
# テストデータで予測を行う
y_pred = clf.predict(X_test)
# 分類器の正解率を計算する
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'正解率: {accuracy}')
すごい！scikit-learnを使えば、データの前処理やモデルの学習、評価までを簡単に行えるんだね！
そうなの！scikit-learnを使えば、機械学習が簡単にできちゃうの！
- おわりに scikit-learnは、Pythonで機械学習を行うためのライブラリで、データの前処理やモデルの学習、評価までを簡単に実行できます。これで、ディープラーニングを含む様々な機械学習アルゴリズムをPythonで手軽に試すことができるようになりましたね！😄