Tag: scikit-learn
記事 (24)
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scikit-learnにおけるDBSCANの使い方と意味について
scikit-learnでDBSCANを使う方法と意味を解説。密度ベースのクラスタリングの特徴、epsとmin_samplesの役割、ノイズ判定までわかりやすく紹介。
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【scikit-learn】ElasticNetの意味と使い方について
scikit-learnのElasticNetをわかりやすく解説。Lasso回帰とRidge回帰を組み合わせる意味、正則化の考え方、数式、使い方を学べます。
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【Scikit-learn】線形回帰の意味と使い方について
Scikit-learnで線形回帰を使う方法を初心者向けに解説。意味や仕組み、予測モデルの作り方をPythonの例とともにわかりやすく紹介します。
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【scikit-learn】回帰分析の評価指標について
scikit-learnで回帰分析モデルを評価する方法を解説。R²やRMSEなど代表的な評価指標の意味と計算方法を線形回帰の例でわかりやすく紹介。
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【scikit-learn】リッジ回帰の意味と使い方について
scikit-learnでリッジ回帰の意味と使い方を解説。正則化の仕組みやαの役割、線形回帰との違い、実装の基本を初心者向けに紹介します。
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【scikit-learn】ガウス混合モデル（GMM）の意味と使い方について
scikit-learnでガウス混合モデル（GMM）を使う方法を解説。特徴やk-meansとの違い、クラスタリングの基本手順をやさしく紹介します。
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【scikit-learn】主成分分析（PCA）の意味と使い方について
主成分分析（PCA）の意味や考え方、次元削減で特徴を保つ仕組み、scikit-learnを使った実装方法をわかりやすく解説します。
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Scikit-learnによるグリッドサーチとハイパーパラメータチューニングについて
Scikit-learnを使ったグリッドサーチで、決定木やSVMのハイパーパラメータを効率よく調整し、モデル精度を高める方法を解説します。
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【scikit-learn】決定木による分類の意味と使い方について
決定木の基本構造や分類の考え方、scikit-learnを使った実装方法を初心者向けにわかりやすく解説します。
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【scikit-learn】k近傍法（k-NN）の使い方と意味について
scikit-learnでk近傍法（k-NN）の意味と仕組み、分類の流れ、多数決による予測方法、基本的な実装の考え方をわかりやすく解説します。
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【scikit-learn】モデルを保存・読み込みする方法について
scikit-learnで訓練済みモデルを保存・読み込みする方法を解説。再利用で学習時間を削減し、API活用や再現性確保にも役立ちます。
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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でSVMの使い方と意味を解説。超平面、最大マージン、サポートベクター、カーネル法の基本をわかりやすく学べます。
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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
scikit-learnでランダムフォレストの意味や仕組み、分類・回帰での使い方を初心者向けにわかりやすく解説します。
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【scikit-learn】ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'の解決方法について
Pythonで「ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'」が出る原因と、scikit-learnをインストールして解決する方法を解説します。
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【scikit-learn】ラッソ回帰の意味と使い方について
ラッソ回帰の意味や特徴量選択の仕組み、L1正則化の数式、scikit-learnでの実装方法をわかりやすく解説します。
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【scikit-learn】特徴量スケーリングの意味と使い方について
scikit-learnで特徴量スケーリングを行う意味と基本的な使い方を解説。異なる尺度のデータをそろえる必要性や、効果が高いケースをわかりやすく紹介します。
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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数値データに変換するエンコーディング方法を、必要性と代表的な手法を交えてわかりやすく解説します。
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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
scikit-learnのtrain_test_splitで訓練データとテストデータを分割する方法を解説。データ分割の必要性や過学習を防ぐ考え方も学べます。
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scikit-learnのロジスティック回帰の使い方について
scikit-learnのロジスティック回帰の使い方を解説。分類問題の概要、シグモイド関数による予測、実装手順を初心者向けにわかりやすく紹介します。
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scikit-learnの欠損値の処理方法！平均値や中央値で補完について
scikit-learnで欠損値を処理する方法を解説。平均値や中央値で補完する基本と、SimpleImputerの使い方をわかりやすく紹介します。
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scikit-learnのtoyデータセットの使い方！load_xxx()について
scikit-learnのtoyデータセットをload_xxx()で読み込む方法を解説。irisやdiabetesなど各標準データセットの特徴を紹介します。
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scikit-learnのデータセットの読み込みの使い方！sklearn.datasetsについて
scikit-learnで使えるデータセットの種類や特徴、toyデータセット・実世界データセット・外部データの読み込み方を初心者向けに解説します。
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scikit-learnのインストールと基本的な使い方！学習と予測について
scikit-learnのインストール方法から、irisデータセットを使ったデータ準備、学習、予測まで基本的な使い方をわかりやすく解説します。
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scikit-learnとは？機能や使い方・できることについて解説！
scikit-learnの特徴や使い方、できることを初心者向けに解説。Pythonで使える機械学習ライブラリの機能をわかりやすく紹介します。