Scikit-learnはPythonで広く使われている機械学習ライブラリで、分類、回帰、クラスタリング、次元削減など、機械学習のさまざまなアルゴリズムを簡単に利用できるように設計されています。
ここでは、Scikit-learnの基本的な使い方と主要な機能について詳しく説明します。
Scikit-learnのインストール
まずはScikit-learnをインストールする必要があります。
Pythonとpipが既にインストールされていることを前提として、以下のコマンドで簡単にインストールできます。
pip install scikit-learnデータの準備
機械学習モデルを訓練する前に、データを準備する必要があります。
Scikit-learnでは、多くの標準データセットが提供されており、これらを使って練習することができます。
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
X, y = data.data, data.targetモデルの選択
Scikit-learnには多くの機械学習アルゴリズムが実装されています。
例えば、分類問題にはロジスティック回帰やサポートベクターマシン（SVM）、ランダムフォレストなどが使われます。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier()モデルの訓練
モデルを選んだら、訓練データを使ってモデルを訓練します。
Scikit-learnでは、fitメソッドを使用してこれを行います。
model.fit(X, y)予測の実行
モデルの訓練が完了したら、新しいデータに対する予測を行うことができます。
これにはpredictメソッドを使用します。
predictions = model.predict(X_new)モデルの評価
モデルの性能を評価するために、様々なメトリクスが用意されています。
例えば、分類問題では精度（accuracy）、混同行列（confusion matrix）、ROC曲線などがよく使われます。
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)パラメータの調整とモデルの改善
多くの機械学習アルゴリズムでは、パラメータを調整することでモデルの性能を向上させることができます。
Scikit-learnでは、グリッドサーチやランダムサーチを使って最適なパラメータを見つけることができます。
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_features': ['auto', 'sqrt', 'log2']}
grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)まとめ
Scikit-learnは機械学習の基本的なプロセスを簡単に行うための強力なツールです。
データの準備からモデルの訓練、予測、評価に至るまで、一連のステップをシームレスに実行することができます。
初心者から上級者まで幅広く利用されており、Pythonでの機械学習においては欠かせない存在となっています。
以上、Scikit-learnの使い方についてでした。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
