CSVデータセットの準備
Pythonで機械学習を行う際、まずはデータセットの準備が必要です。CSVファイルは一般的に利用されるデータ形式で、Pythonのライブラリpandasやnumpyを用いて簡単に読み込むことができます。
import pandas as pd
# CSVファイルの読み込み
data = pd.read_csv('dataset.csv')
データの前処理
読み込んだデータは、機械学習モデルに適した形に前処理する必要があります。例えば、欠損値の補完やカテゴリ変数の数値化などが該当します。
# 欠損値の補完
data = data.fillna(data.mean())
# カテゴリ変数の数値化
data = pd.get_dummies(data)
機械学習モデルの訓練
前処理が完了したデータを用いて、機械学習モデルの訓練を行います。ここでは、Pythonの機械学習ライブラリscikit-learnを用いた線形回帰モデルの訓練を例にします。
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 訓練データとテストデータの分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# モデルの訓練
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
以上の手順により、PythonとCSVデータセットを用いた機械学習の基本的な流れを掴むことができます。さらに詳細な内容については、各種ライブラリの公式ドキュメンテーションや、Pythonと機械学習に関する書籍を参照してください。.