機械学習ができるscikit-learnって何なのか？
こんにちは！
ぷもんです。
以前、機械学習を理解するためにリサーチしてみた！というnoteで
scikit-learnをやってみます！と書きました。
いざやってみようと思って調べてみると
「データセット？、アヤメ？、回帰？、、、、、？？？？」
とよくわからない言葉がめっちゃ出てきてわけがわからなくなりました。
頭を整理するためにも
今回は「scikit-learnって何なのか」をまとめていきます。
scikit-learnで何ができるのか？
scikit-learnにはいくつかの機能があります。
・分類機能
・回帰機能
・クラスタリング機能
・次元削減機能
・モデル選択機能
の５つです。
これらの機能を使って機械学習をしていきます。
詳しくはやりながら出てきてから書きます。
さらに、データセットを使う事ができます。
具体的には
・ボストンの住宅不動産の値段のデータセット
・乳がんのデータセット
・アヤメの計測データセット
・ワインのデータセット
・手書き数字のデータセット
・糖尿病患者の診断データ
・生理学的特徴と運動能力の関係
などです。
データセットの何がいいのでしょうか？
機械学習をするためにはデータが必要です。
画像分析なら写真を撮ってきて、色をモノクロに変えて
などデータの処理は大変で時間がかかります。
データセットがあれば
情報収集をすっ飛ばして練習してみるができます。
それを飛ばして用意してくれた情報をもとに学べるのは
かなり楽ですよね！
網羅できてる自信がないので「これでできることは全部！」
とは言えないのですが
今挙げたようなものが全部入って
機械学習を簡単に実践してみる事ができる
というのがscikit-learnだとぷもんは理解しました！
次から実際にやっていきます！
今回参考にした記事です！
最後まで読んでいただきありがとうございました。
ぷもんでした！
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