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）2-3 機械学習 scikit-learnの様々な分類器（PPN、SVM、DTL、LRA）編

OSSコンソーシアム 開発基盤部会 第38回 部会では、機械学習の分野に焦点を当て、scikit-learnの様々な分類器について解説されました。

PPN（Perceptron）

PPNは単純な線形分類器であり、入力ベクトルを特定のクラスに分類します。境界線を見つけるという点で、線形SVMと似ていますが、実装がよりシンプルです。

SVM（Support Vector Machine）

SVMは最大マージンを持つ境界線を見つけることに特化した分類器です。非線形の分類問題にも適用でき、カーネルトリックを使って次元を拡張します。

DTL（Decision Tree Learning）

DTLは木構造を使って分類を行う手法です。入力空間を軸にして分割することで、さまざまな属性を持つデータを分類できます。

LRA（Logistic Regression）

LRAは確率的な分類を行うための手法であり、結果を確率として出力することができます。2値分類に特に有効です。

これらの分類器は、それぞれ異なる特性を持ち、適切なデータや問題に合わせて選択する必要があります。OSSコンソーシアム 開発基盤部会では、これらの分類器を活用した機械学習プログラムの実装方法についても学ぶことができました。