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

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5

章 機械学習

PythonDataScienceHandbook

）。

5.2

 

scikit-learn

の紹介

さまざまな機械学習アルゴリズムの実績ある実装を提供する

Python

ライブラリがいくつかあり

ます。最もよく知られているのは、多くのアルゴリズムの効率的な実装を提供する

scikit-learn

パッ

ケージ（

http://scikit-learn.org/

）です。

scikit-learn

は、整然と統一された効率的な

API

だけでなく、

有益かつ完全なオンラインドキュメントを整備している点にも特徴があります。この一貫性によ

り、ある種類のモデルで

scikit-learn

の基本的な使い方と構文を理解したなら、新しいモデルやアル

ゴリズムへの切り替えは簡単です。

この節では

scikit-learn API

の概要を説明します。

API

の構成要素を確実に把握することで、機械

学習のアルゴリズムとアプローチに関する実践的な議論のため

の基礎が身につきます。

最初に

scikit-learn

のデータ表現を取り上げます。続いて推定器（

Estimator

）

API

を説明し、最後

にこれらの機能を使った興味深い事例として、手書き数字の画像について調べます。

5.2.1

 

scikit-learn

のデータ表現

機械学習とは、すなわちデータからのモデル作成です。そのために、データをどのように表現す

ればコンピュータが理解できるようになるのかを考えます。

scikit-learn

内のデータを把握するため

の最も良い方法は、データを表として捉えることです。 ...