機械学習アルゴリズムの分類
機械学習は以下のように分類されます。
- 教師あり学習
- 回帰
- 分類
- 教師なし学習
- 強化学習
Pythonを使った機械学習の実装
Pythonは機械学習のアルゴリズムの実装に広く使用されています。以下に、いくつかの基本的な機械学習アルゴリズムのPythonによる実装例を示します。
線形回帰
線形回帰は回帰問題に使用され、特徴量が大きくなるほど、目的変数が大きく（小さく）なる関係をモデル化する手法です。
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# データの読み込み
boston = load_boston()
X = boston['data']
y = boston['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
score = model.score(X_test, y_test)
print('score is', score)
ロジスティック回帰
ロジスティック回帰は分類問題に使用され、ある事象が起こる確率を学習する手法です。
from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# データの読み込み
wine = load_wine()
X = wine['data']
y = wine['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
score = model.score(X_test, y_test)
print('score is', score)
ランダムフォレスト
ランダムフォレストは複数の決定木から多数決で予測する手法で、回帰問題と分類問題の両方に使用できます。
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# データの読み込み
boston = load_boston()
X = boston['data']
y = boston['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
model = RandomForestRegressor(random_state=0)
model.fit(X_train, y_train)
score = model.score(X_test, y_test)
print('score is', score)
以上のように、Pythonと機械学習ライブラリを使用することで、様々な機械学習アルゴリズムの実装が可能です。これらのアルゴリズムを理解し、適切に使用することで、データから有用な情報を抽出し、予測モデルを構築することができます。.