scikit-learn

PyPIのsklearnパッケージのお言葉です。 use pip install scikit-learn rather than pip install sklearn 目次 目次 scikit-learnのインストール なぜsklearnがPyPIに登録されているのか 書いたきっかけ scikit-learnのインストール 機械学習でお世話になるライブラリ、scikit-learn1。 インストールはpip install scikit-learnです。 Pythonコードのimportではsklearnという名前ですが、インストールはpip install scikit-learnです。…

導入 今回は、入力データを複数のクラスに分類するクラス分類を行います。 特に、最も簡単な2クラスの分類(2値分類)を、パーセプトロンで実装してみましょう。 クラス分類 クラス分類は、入力データを分類する処理のことを言います。 例えば有名なのは、衣服の写真を入力し、その服がシャツかズボンか、、、などの分類ですね。 この「シャツ」「ズボン」といった分類対象のことをクラスと言います。 (衣服の分類は、Fashion-MNISTという有名なサンプルデータがあるため、よく題材にされています。 ) クラス分類の中でも特に、「この画像は犬かどうか」のような、Yes/Noで出力されるような2クラスの分類を、2…

はじめに 7月はナイスなstapyです。みんな来てね！ nikkieです。 機械学習ではおなじみのライブラリscikit-learn。 親の顔を見た回数よりインストールしているフシがあります。 そんなscikit-learnのf1_score関数で見かけることのあるwarningについて、最近理解したことをまとめます。 目次 はじめに 目次 まとめ これまでのnikkieとf1_score 動作環境 f1_scoreを使っていて見かけるUndefinedMetricWarning なぜUndefinedMetricWarningが送出される？ f1_scoreのzero_division引数 …

はじめに ｱｶﾈﾁｬﾝ...（推しの子6話見た）、nikkieです😭😭😭 機械学習モデルの評価指標の1つ F1 score について、scikit-learnの実装を使いこなすために調べたことをまとめます。 目次 はじめに 目次 scikit-learnのf1_scoreのaverage引数 おことわり事項 動作環境 参考書籍 MultiLabelBinarizerでラベルを処理 average="micro" average="macro" average=None （参考）クラスごとの混同行列 average="samples" （参考）サンプルごとの混同行列 転置してaverage=No…

Scikit-learn は、Pythonで機械学習を行うためのオープンソースライブラリです。分類、回帰、クラスタリング、次元削減、モデル選択、前処理など、機械学習に必要な多くの機能を提供しています。 ここでは、Irisデータセットを題材に、機械学習による基本的な分類の処理を行います。Irisデータセットは、機械学習の分野でよく利用されるサンプルデータセットです。3種類のアヤメ（Setosa, Versicolor, Virginica）について、それぞれ50サンプル、合計150サンプルのデータが含まれています。各サンプルには、がく片（sepal）の長さと幅、花弁（petal）の長さと幅の4つ…

Pythonで機械学習を行うためのツールとして、Scikit-learnがあります。Scikit-learnは、Pythonで機械学習を実装するためのオープンソースライブラリであり、機械学習のアルゴリズム、データ前処理、モデル選択、モデル評価など、機械学習の様々なタスクを行うための機能が備わっています。 この記事では、Scikit-learnを使って簡単な回帰分析を行う方法を説明します。回帰分析は、例えば、広告費と売り上げの関係や、身長と体重の関係などを解析するのに使われます。また、回帰分析は、分析結果をもとに、被説明変数に影響を与える要因を特定することができます。まずは、Scikit-lea…

Pythonは、機械学習において非常に人気のあるプログラミング言語です。Pythonには、機械学習のための多くのライブラリが存在し、簡単に機械学習を行うことができます。本記事では、Pythonを用いた機械学習の基礎について解説します。 データの前処理 機械学習においては、データの前処理が非常に重要です。データの前処理とは、機械学習のモデルに適した形式にデータを整形することを指します。データの前処理は、データが機械学習モデルに適した形式になるように調整するために行われます。適切な前処理を施すことで、より正確なモデルを構築し、予測の精度を高めることができます。 データの前処理には、以下のような手順…