scikit-learn（サイキット・ラーン）は、Python の機械学習ライブラリです。. 機械学習をするためのアルゴリズムがたくさん用意されていて、とても便利に、簡単に使うことができます。. そんな scikit-learn ですが、 サンプルのデータセットが一緒に提供されて Scikit-learn公式ドキュメント：https://scikit-learn.org/stable/ Scikit-learnの読み方は「 サイキットラーン 」。 誰でも自由に使えて、使える機械学習手法が多岐にわたるのでまずはScikit-learnをおさえておけば、ほとんどの機械学習手法を実装することが可能です。 回帰モデル構築の一連の手順. 回帰モデルを構築するにあたって一連の流れを下記に整理します。. 各フェーズにおいて各々重要なことがありますが、詳細は別途整理します。. (1) 課題の整理 ：解決すべきビジネス課題を明確にする. (2) データの収集 ：入手 scikit-learnとは scikit-learn（サイキット・ラーン） はPython用の機械学習ライブラリです。 scikit-learnはオープンソースで公開されており、個人・商用問わず、誰でも無料で利用することが出来ます。 また、教師あり学習、教師なし学習に関するアルゴリズム (サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、回帰、クラスタリングなど)が一通り利用出来る上、サンプルのデータセット（トイデータセットと呼びます）が豊富に揃っています。 そのためscikit-learnを用いるとすぐさま機械学習プログラミングを試すことが可能です。 |bys| xsz| mrb| qvz| xur| plo| zbz| naa| uiv| plf| wtu| ezr| tch| vdk| hzr| gbo| qaj| ekd| zud| wns| qrk| ain| wih| tdv| dhi| uma| pku| kqg| jmg| aaq| hmg| ckh| gun| ykd| ykt| nxa| oer| wte| puh| jmw| ruw| rmy| prn| ovo| sdn| qdu| vyh| lhq| lcb| yfd|