python3
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【scikit-learn】ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'の解決方法について
問題のコード from sklearn.linear_model import Lasso このコードは、scikit-learnライブラリのlinear_modelモジュールにあるLassoクラスを …
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【scikit-learn】ランダムフォレストの意味と使い方について
ランダムフォレストとは？ ランダムフォレスト（Random Forest）は、機械学習で使われるアンサンブル学習の手法の一つで、多数の決定木（Decision Trees）を組み合わせて予測を行うアル …
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【scikit-learn】サポートベクターマシン（SVM）の使い方と意味について
scikit-learnによるサポートベクターマシン サポートベクターマシン（Support Vector Machine、以下SVM）は、機械学習のアルゴリズムの1つです。特に分類や回帰問題に適して …
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【scikit-learn】カテゴリー変数をエンコーディングする方法について
scikit-learnでカテゴリー変数をエンコーディングする方法 カテゴリー変数（Categorical Variables）は、数値ではなく、文字列やラベル形式で表現されるデータのことです。例えば …
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【scikit-learn】ラッソ回帰の意味と使い方について
ラッソ回帰 ラッソ回帰とは？ ラッソ回帰（Lasso Regression）は、線形回帰モデルの1つで、データの特徴量選択を自動的に行うことができる点が特徴です。具体的には、モデルの精度を保ちながら、 …
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【PyTorch】代表的な活性化関数の使い方と一覧について
活性化関数とは？ 活性化関数（Activation Function）は、ニューラルネットワークの各ニューロンが受け取った入力をどのように変換して次の層に送るかを決定するルールです。ニューラルネットワ …
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【scikit-learn】データを訓練データとテストデータに分割するtrain_test_splitについて
訓練データとテストデータの分割 機械学習のプロジェクトを進めるうえで、データを適切に分割することは非常に重要です。モデルを訓練するためのデータ（訓練データ）と、モデルの性能を評価するためのデータ（テス …
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Fletの代表的なコンポーネントの意味と利用方法について
Fletの主なコンポーネントとは？ Fletは、PythonでモダンなマルチプラットフォームのGUIを構築するためのフレームワークです。Webアプリケーションやデスクトップアプリケーションを簡単に作成 …