妊婦がプログラマーになるまで

プログラミング未経験ワーママが産休からPythonで機械学習を学ぶ記録を記します。

機械学習 基本フロー(学習メモ)

学んだ機械学習で使う基本フローをメモします。
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構築フロー

機械学習モデルは、次の手順にしたがって行う。

1. データを加工
2. データを学習用と検証用に分ける
3. 学習データを使ってモデルを構築(学習)
4. 検証データを使ってモデルの検証

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代表的な機械学習モデル

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例えば、解析をおこなう場合は以下のようなフローとなる。
※NumPy, pandas, Matplotlib, Seaborn については、何も言わなくてもインポートする。


scikit-learnで線形回帰分析を行う場合

線形回帰分析は、sklearn.linear_model を使う。
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scikit-learnでクラス分類を行う場合

※クラス分類:教師あり学習でのクラス分類。
サポートベクターマシンによる分析は、scikit-learn ライブラリでは、sklearn.svm を使う。
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scikit-learnでクラスタリングを行う場合

クラスタリング:教師無し学習でのクラス分類。

scikit-learn ライブラリでは、sklearn.svm を使う。
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基本的な機械学習のフローをまとめてみました。



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