Pythonは、その豊富なライブラリと高い可読性から、機械学習の分野で広く利用されています。ここでは、Pythonで利用可能な主要な機械学習ライブラリについて紹介します。
Numpy
NumpyはPython用の数値計算ライブラリで、大規模な多次元配列や行列の計算を行うことができます。Pythonにおける数値計算に関してはデファクトスタンダードとなっています。
pandas
pandasはPython上で動くデータ処理・分析用ライブラリです。データの結合や変形、特定の行や列の抜き出しや挿入、特定の行や列の値に基づくグループ化、さらにはCSV・テキスト・エクセルなどのデータの読み書きと、データセットに関して極めて幅広い処理が可能です。
matplotlib
matplotlibはPython用のデータ可視化ライブラリです。データを非常に多様な方法で可視化することができます。機械学習モデルの構築においては、可視化を通して、数値だけではわかりづらいデータの分布やデータ同士の連関についての理解を深めます。
これらのライブラリは、Pythonで機械学習を行う際の基本的なツールとなります。それぞれのライブラリが提供する機能を理解し、適切に活用することで、効率的かつ効果的な機械学習モデルの構築が可能となります。.