OSSコンソーシアム 開発基盤部会 第38回 部会 AIプログラム解説（２）2-0

機械学習における重要な要素の一つとして、scikit-learnが挙げられます。今回の第38回部会では、scikit-learn環境の準備と共通的なデータ処理について解説します。

scikit-learn環境準備

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利用することができます。環境を構築するためには、以下の手順が必要です。

1. Pythonのインストール
2. scikit-learnのインストール（pip install scikit-learn）
3. 必要なライブラリのインストール

共通的データ処理

機械学習の前処理として、データの前処理や特徴量エンジニアリングが必要です。scikit-learnを使用する際には、以下の共通的なデータ処理手順があります。

1. 欠損値の処理
2. カテゴリ変数の変換
3. データの標準化や正規化

これらの手順を適切に行うことで、機械学習モデルの性能を向上させることができます。

今回は、scikit-learnの環境構築と共通的なデータ処理手順について解説しました。機械学習を行う際には、これらのステップを踏むことで効果的なモデルを構築することができます。