Scikit-learnは、機械学習の練習や研究に使用できる様々な組み込みデータセットを提供しています。
これらのデータセットは、簡単なテストから複雑な問題まで、多様なニーズに応えることができます。
以下にScikit-learnで利用可能な主要なデータセットとその特徴について詳しく説明します。
目次
アイリス（Iris）データセット
- データの詳細: 150のサンプルと4つの特徴（がく片と花弁の長さと幅）を含みます。各サンプルは、セトサ、バーシカラー、バージニカの3つの種類のいずれかに属します。
- 応用事例: 教師あり学習、特に初学者が分類アルゴリズムを学ぶ際の基礎的な例として利用されます。このデータセットは、特徴空間の視覚化や簡単な分析にも適しています。
手書き数字（Digits）データセット
- データの詳細: 1,797の手書き数字の画像が含まれ、各画像は8×8ピクセルのグレースケール画像です。
- 応用事例: 画像の分類、パターン認識の研究、教師あり学習アルゴリズムの性能比較に使われます。特に、SVM（サポートベクターマシン）やニューラルネットワークの実験に適しています。
ボストン住宅価格（Boston Housing）データセット
- データの詳細: 506のサンプルと13の特徴量を持ち、各サンプルはボストンの住宅に関する情報を表しています。
- 応用事例: 多変量回帰分析、予測モデルの作成、データ解析の教育用ツールとして使われます。特に、特徴選択や正則化手法の実演に有用です。
ブレストキャンサー（Breast Cancer）データセット
- データの詳細: 569のサンプルと30の特徴量を含み、乳がんの良性/悪性のラベルが付けられています。
- 応用事例: 二値分類問題の研究、医療データの分析、特徴選択の手法の評価に適しています。現実世界の医療データの特徴を反映したデータセットです。
ワイン（Wine）データセット
- データの詳細: 178のサンプルと13の化学的特性を持つワインサンプルに関するデータが含まれます。
- 応用事例: 多クラス分類、特徴選択、データのクラスタリングなどに使用されます。化学データの分析やモデルの評価に役立ちます。
ダイアベティス（Diabetes）データセット
- データの詳細: 442のサンプルと10の生理学的特徴（年齢、性別、体重指数など）が含まれています。
- 応用事例: 回帰分析、特に糖尿病の症状と特徴の関係をモデル化する研究に用いられます。実世界の医療データに基づいた分析や疾患の予測に有用です。
オリベッティ（Olivetti）顔データセット
- データの詳細: 400のサンプルと64×64ピクセルの顔画像が含まれています。
- 応用事例: 顔認識技術の開発、画像処理、特徴抽出の手法の実験に適しています。特に、PCA（主成分分析）やSVMのようなアルゴリズムのデモンストレーションに使用されます。
データセットの利用方法
これらのデータセットは、Scikit-learnライブラリを使って簡単にロードできます。
例えば、アイリスデータセットをロードするには、以下のようなコードを使用します。
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()まとめ
Scikit-learnに含まれるこれらのデータセットは、様々な機械学習タスクを実践するための優れたリソースです。
これらのデータセットを使用することで、異なる種類のアルゴリズムを試し、データ解析のスキルを向上させることができます。
以上、Scikit-learnのデータセットについてでした。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
