Pythonデータサイエンスハンドブック 第2版 ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

第V部機械学習

最後のⅤ部では、主にPythonのscikit-learnパッケージ（https://scikit-learn.org）を使用して、機械学習という非常に幅広い話題を紹介します。機械学習とは、プログラムがデータセットから特定のパターンを検出し、データから推論を導出するための「学習」を可能にするアルゴリズムの一種であると考えることができます。本書は機械学習分野を包括的に紹介したものではありません。機械学習はテーマとしては巨大であり、本書で行うよりもずっと高度に技術的なアプローチが必要となります。また、本章はscikit-learnパッケージ（これについては、「50.4　機械学習をさらに学ぶためのリソース」を参照してください）の包括的なマニュアルでもありません。むしろ、ここでは以下の項目を目的としています。

• 機械学習の基本的な語彙と概念を紹介する
• scikit-learn APIと、その使用例を紹介する
• 機械学習の中で重要ないくつかの古典的な手法を深く掘り下げ、それらがどのように動作するのか、どのような場面に適用できるのかを理解する

ここでは、筆者がPyCon、SciPy、PyData、およびその他のカンファレンスで行ったscikit-learnのチュートリアルやワークショップの資料を利用しています。Ｖ部の記述が明快であると感じたなら、それはワークショップ参加者や共同インストラクターからの何年にもわたるフィードバックのおかげです。