機械学習のための Python 入門

機械学習 (ML) における Python の人気は、その使いやすさ、柔軟性、および広範なライブラリ サポートに由来しています。このガイドでは、ML に Python を使用するための基礎的な概要を提供し、重要なライブラリをカバーし、簡単なモデルの構築を示します。

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機械学習に Python を選ぶ理由

ML 分野における Python の優位性は、いくつかの重要な利点によるものです。

• 初心者向け: 直感的な構文により、初心者でもアクセスしやすくなっています。
• 豊富なライブラリ: 豊富なライブラリにより、データ操作、視覚化、モデル構築が簡素化されます。
• 強力なコミュニティ サポート: 大規模で活発なコミュニティにより、すぐに利用できるリソースと支援が保証されます。

Python は、データ分析からモデルのデプロイメントまで、ML プロセスのあらゆる段階に対応する包括的なツールを提供します。

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機械学習に必須の Python ライブラリ

ML の取り組みを開始する前に、次の重要な Python ライブラリについてよく理解してください。

NumPy: Python の数値計算の基礎。 配列、行列、数学関数のサポートを提供します。

• アプリケーション: 基本的な数値演算、線形代数、配列操作に不可欠です。

Pandas: データの操作と分析のための強力なライブラリです。 その DataFrame 構造により、構造化データの操作が簡素化されます。

• アプリケーション: データセットのロード、クリーニング、探索に最適です。

Scikit-learn: Python で最も広く使用されている ML ライブラリ。 分類、回帰、クラスタリングのアルゴリズムを含む、データ マイニングと分析のための効率的なツールを提供します。

• アプリケーション: ML モデルの構築と評価。

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開発環境のセットアップ

pip を使用して必要なライブラリをインストールします。

<code class="language-bash">pip install numpy pandas scikit-learn</code>

インストールしたら、コーディングを開始する準備が整います。

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実践的な機械学習ワークフロー

花びらの測定に基づいてアヤメの種を分類するアヤメ データセットを使用して、基本的な ML モデルを構築しましょう。

ステップ 1: ライブラリをインポートする

必要なライブラリをインポートします:

<code class="language-python">import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score</code>

ステップ 2: データセットをロードする

Scikit-learn を使用して Iris データセットを読み込みます:

<code class="language-python"># Load the Iris dataset
iris = load_iris()

# Convert to a Pandas DataFrame
data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
data['species'] = iris.target</code>

ステップ 3: データ探索

データを分析します:

<code class="language-python"># Display initial rows
print(data.head())

# Check for missing values
print(data.isnull().sum())

# Summary statistics
print(data.describe())</code>

ステップ 4: データの準備

特徴 (X) とラベル (y) を分離し、データをトレーニング セットとテスト セットに分割します。

<code class="language-python"># Features (X) and labels (y)
X = data.drop('species', axis=1)
y = data['species']

# Train-test split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)</code>

ステップ 5: モデルのトレーニング

ランダムフォレスト分類器をトレーニングする:

<code class="language-bash">pip install numpy pandas scikit-learn</code>

ステップ 6: 予測と評価

予測を行い、モデルの精度を評価します:

<code class="language-python">import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score</code>

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おめでとうございます!最初の ML モデルが作成されました。 学習をさらに進めるには:

• Kaggle または UCI Machine Learning Repository からデータセットを探索します。
• 他のアルゴリズム (線形回帰、デシジョン ツリー、サポート ベクター マシン) を実験します。
• データの前処理手法 (スケーリング、エンコード、特徴の選択) を学びます。

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さらなる学習リソース

• Scikit-learn ドキュメント: 公式 Scikit-learn ガイド。
• Kaggle Learn: 初心者向けの実践的な ML チュートリアル。
• Python Machine Learning by Sebastian Raschka: Python による ML に関するユーザーフレンドリーな本。

以上が機械学習のための Python 入門の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。