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

5.1

 機械学習とは？

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5.1.2

 定性的な機械学習アプリケーションの例

こうした考え方をより具体的にするために、機械学習タスクの非常に簡単な例をいくつか

見てみましょう。これらの例は、本章で取り上げる機械学習手法を直感的かつ非定量的に概

観することを目的としています。特定のモデルとその使用方法については、後の節で詳しく

説明し ます。 技術 的な 側面 につ いて は、オ ンライン の

Appendix

（

https://github.com/jakevdp/

PythonDataScienceHandbook

）で提供した、図を生成する

Python

ソースを使って確認してください。

5.1.2.1

 分類：離散ラベルの予測

ラベル付けされたデータポイントの集合が与えられたとして、これを使ってラベルが付いていな

いデータポイントを分類するという単純な分類タスクを見てみます。

図5-1に示すデータがあるとします（この図だけでなく、この

節のすべての図を生成するコード

は、オンラインの

Appendix

から入手できます）。

入力データ

特徴

1

2

図5-1　分類のための単純なデータセット

これは

2

次元データなので、各点は平面上の

(

x

,

y

)

位置によって表される

2

つの特徴を有します。

さらに、各点には

2

値のクラスラベルが割り当てられ、ここでは点の色で表されています。これら

の特徴やラベルから、新しい点が与えられた場合に「青」または「赤」どちらのラベルを付けるかを

決定するモデルを作成します。

このような分類を行うモデルはいくつも考えられますが、ここでは非常に単純なものを使用しま ...