Scikit-learnは、Pythonのオープンソースライブラリで、機械学習のためのさまざまなツールとアルゴリズムを提供しています。非常に使いやすく、高いパフォーマンスを持つため、学術研究から業界まで広範囲で利用されています。
以下に、Scikit-learnの主な特性をいくつか挙げます：
- 分類: Scikit-learnには、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、k近傍法など、さまざまな分類アルゴリズムが含まれています。
- 回帰: 線形回帰、リッジ回帰、ロジスティック回帰など、回帰予測を行うための多数のアルゴリズムが提供されています。
- クラスタリング: k-means、階層型クラスタリング、DBSCANなど、さまざまなクラスタリング手法をサポートしています。
- 次元削減: 主成分分析（PCA）、非負値行列因子分解（NMF）、特徴選択など、高次元データを簡易化するためのツールが提供されています。
- モデル選択: クロスバリデーション、グリッドサーチなどのテクニックを使用して、最適なハイパーパラメータを見つけることができます。
- 前処理: データの正規化、欠損値の補完、カテゴリデータのエンコーディングなど、データを機械学習アルゴリズムに適した形式に変換するためのツールが提供されています。
Scikit-learnはPythonのNumPyとSciPyと密接に連携して動作し、データ分析と可視化のためのPandasやMatplotlibとも相互運用可能です。
以下に、Scikit-learnの基本的な使用方法を示します：
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np
# ランダムなデータセットを作成
X = np.random.random((100, 4))
y = np.random.randint(0, 2, (100,))
# データを訓練セットとテストセットに分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# モデルを選択して訓練
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# テストデータで予測を行う
predictions = model.predict(X_test)
# 予測の精度を計算
print("Accuracy: ", accuracy_score(y_test, predictions))このコードは、ランダムなデータセットを作成し、ランダムフォレストという分類器を訓練してテストデータで予測を行い、その精度を計算するという一連の機械学習の流れを示しています。