Pythonでのscikit-learnライブラリの基本を説明しますか？

Scikit-learnは、一般にsklearnとして知られ、機械学習アルゴリズムを実装する目的で使用されるPythonのライブラリです。

オープンソースのライブラリであるため、無料でご利用いただけます。統計モデリングを実行するためのさまざまなツールを提供するため、強力で堅牢です。これには、Pythonの強力で安定したインターフェースの助けを借りて、分類、回帰、クラスタリング、次元削減などが含まれます。このライブラリは、Numpy、SciPy、およびMatplotlibライブラリに基づいて構築されています。

以下に示すように、「pip」コマンドを使用してインストールできます-

pip install scikit-learn

このライブラリはデータモデリングに重点を置いています。

scikit-learnで使用されるモデルはたくさんあり、そのうちのいくつかを以下に要約します。

教師あり学習アルゴリズム

教師あり学習アルゴリズムは、特定の方法で動作するように教えられています。特定の望ましい出力が特定の入力にマッピングされ、それによって人間による監視が提供されます。これは、特徴（入力データセットに存在する変数）にラベルを付けること、データにフィードバックを提供すること（出力がアルゴリズムによって正しく予測されたかどうか、正しくない場合は正しい予測が必要かどうか）などによって行うことができます。

アルゴリズムがそのような入力データで完全にトレーニングされると、同様の種類のデータで機能するように一般化できます。トレーニングされたモデルに優れたパフォーマンスメトリックがある場合、これまでにない入力の結果を予測する機能が得られます。人間は入力データセットに物理的にラベルを付ける必要があるため、これは高価な学習アルゴリズムであり、それによって追加のコストが追加されます。

Sklearnは、線形回帰サポートベクターマシン、ディシジョンツリーなどの実装を支援します。

教師なし学習

これは、教師あり学習とは逆です。つまり、入力データセットにラベルが付けられていないため、人間による監視がゼロであることを示します。アルゴリズムは、このようなラベルのないデータから学習し、パターンを抽出し、予測を実行し、データへの洞察を提供し、他の操作を独自に実行します。ほとんどの場合、実際のデータは構造化されておらず、ラベルも付けられていません。

Sklearnは、クラスタリング、因子分析、主成分分析、ニューラルネットワークなどの実装を支援します。

クラスタリング

同様のデータは構造にグループ化され、ノイズ（外れ値または異常なデータ）はこのクラスターの外に出て、後で排除または無視することができます。

相互検証

これは、元のデータセットが「トレーニングデータセット」と「テストデータセット」の2つの部分に分割されるプロセスです。相互検証を使用すると、「検証データセット」の必要がなくなります。 「相互検証」法には多くのバリエーションがあります。最も一般的に使用される交差検定法は、「k」分割交差検定です。

次元削減

次元削減は、データセット内の特徴の数を削減するために使用される手法について説明します。データセット内の特徴の数が多い場合、アルゴリズムをモデル化するのは難しいことがよくあります。入力データセットに含まれる変数が多すぎると、機械学習アルゴリズムのパフォーマンスが大幅に低下する可能性があります。

フィーチャスペースに多数のディメンションがあると、大量のメモリが必要になります。これは、すべてのデータをスペース（データの行）で適切に表現できるわけではないことを意味します。これは、機械学習アルゴリズムのパフォーマンスが影響を受けることを意味し、これは「次元の呪い」としても知られています。したがって、データセット内の入力フィーチャの数を減らすことをお勧めします。そのため、「次元削減」という名前が付けられました。