Scikit-learnはPythonの機械学習ライブラリであり、様々な機械学習アルゴリズムを簡単に利用できるため、AIエンジニアにとって非常に便利なツールです。Scikit-learnを使えば、データの前処理からモデルの評価まで幅広いタスクを実行することができます。この記事では、Scikit-learnの使い方を詳しく解説します。
- インストール
まずはScikit-learnをインストールする必要があります。以下のコマンドを使用して、Scikit-learnをインストールすることができます。
pip install scikit-learn- データの準備
Scikit-learnを使用する際には、データを用意する必要があります。例えば、CSVファイルからデータを読み込む場合、pandasライブラリを使用して以下のようにデータを読み込むことができます。
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')- データの前処理
データを読み込んだ後は、データの前処理を行う必要があります。例えば、欠損値の処理やカテゴリ変数のエンコーディングなどを実行することができます。
from sklearn.preprocessing import Imputer
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
imputer = Imputer(strategy='mean')
data['age'] = imputer.fit_transform(data[['age']])
label_encoder = LabelEncoder()
data['gender'] = label_encoder.fit_transform(data['gender'])- モデルの構築
データの前処理が完了したら、モデルを構築することができます。以下のように、Scikit-learnの機械学習アルゴリズムをインスタンス化し、fitメソッドを用いてモデルを学習させることができます。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(data[['age', 'gender']], data['target'])- モデルの評価
最後に、構築したモデルの性能を評価することができます。Scikit-learnでは、様々な評価指標を提供しており、以下のように、評価指標を用いてモデルの性能を評価することができます。
from sklearn.metrics import accuracy_score
predictions = model.predict(data[['age', 'gender']])
accuracy = accuracy_score(data['target'], predictions)
print('Accuracy: {}'.format(accuracy))以上がScikit-learnの基本的な使い方になります。Scikit-learnには他にもさまざまな機能がありますので、ドキュメントやチュートリアルを参照しながら、機械学習プロジェクトにScikit-learnを活用してみてください。
