機械学習におけるScikit Learnとは何ですか？

機械学習は、今日ではすべての科学者と研究者が続く実践です。この技術は、医療、医薬品、農業、航空会社などの社会の多くの分野でアプリケーションを見つけます。機械学習を実施するには、プログラミング言語を知る必要があります。機械学習コードを適切に実行し、実際のシナリオでそれらを使用します。そこにあるすべての機械学習エンジニアについて、Pythonはアルゴリズムを作成してテストするのに最も好ましい言語です。これは、構文が少ないため、時間を節約するためです。

現在、PIPまたはCondaを介してインポートする必要がある特別なライブラリがあります。有名なオープンソースの1つライブラリそれらのうちですScikit LearnはSklearnとしても知られています。

これは、すべての機械学習愛好家が強力で非常に好ましいライブラリです。このライブラリがMLエンジニアに人気を博している理由は、ML操作を実行するために存在するすべての統計ツールが組み込まれているためです。これには、予測および規範的分析に使用されるほぼすべての回帰と分類ツールが含まれています。また、この驚くべきライブラリの助けを借りて、他の多くの操作を実行できます。

Sklearn（Pythonでの機械学習）で実行される操作の一部を以下に示します：

線形回帰：SCIKIT Learn Libraryの助けを借りて、データセットで線形回帰を実行できます。この統計分析は、連続変数に基づいてデータを予測する場合に使用されます。この手法の背後にある概念は、ラインの近さに基づいてターゲットを分離する最適なラインを見つけることです。
ロジスティック回帰：これは、データのカテゴリセットで予測分析を実行するために使用される統計分析です。この手法の背後にある主な概念は、標準しきい値が0.5のS字型曲線に基づいた結果の確率を見つけることです。
機能エンジニアリング：これは、基本的にデータをクリーニングするために使用される手法です。クリーニングプロセスには、外れ値の取り外し、正規分布、平均、中央値、モード、歪度、データの標準化などの計算が含まれます。機能エンジニアリングの助けを借りて、タスクのほぼ90％が実行され、残りの10％は完了します。予測分析部分。
データの分割：これにより、データセットを電車、テスト、検証に分割するのに役立ちます。これは主に、データの過剰適合と過小視包の概念を回避するために使用されます。これは、データをそれぞれのセットに分割することにより、グローバルミニマイに到達するポイントがより速く正確に達成されることを意味します。それ以外の場合、データは新しいポイントを予測できません。
アンサンブル学習：アンサンブル学習は、通常の回帰と分類技術の助けを借りて良い結果を得ることができないときに、機械学習の分野で採用される実践です。アンサンブル学習は、非常に速く効率的な方法で予測に役立ちます。アンサンブル学習で使用されるベースモデルは、決定ツリーです。これらの決定ツリーは、各切り株には、予測する必要がある他の種類の情報の一部が含まれている切り株と呼ばれます。アンサンブル学習技術は、ブーストの概念を使用して、弱い学習者を強力な学習者に優先順位付けするのに役立ちます。さまざまな種類のブーストテクニックがありますAdaboost、Gradient Boost、Xgboost、Random Forest、CatBoost。
ベクターマシンの分類をサポート：これは、それらの間に線を描画することにより、データを複数のカテゴリに分割するという概念を採用する分類手法です。ラインの近くにある点は、ラインが表す値に基づいてそれに応じて予測されます。概念は回帰に多少類似しています。ここでは、分離/ベストフィットラインを描画し、このラインを使用して予測を行う必要があります。これは主に、順序であろうと名目であろうとカテゴリの特徴を分類するために使用されます。
ベクトル回帰のサポート：これは、サポートベクター分類と同様の手法です。主な違いは、分類ではなく回帰分析の実行に使用されることです。

また、決定ツリーの回帰と分類、Kの最近隣接の回帰と分類などの回帰と分類のためにSkrearnを使用して実行される他の手法もあります。もっとたくさん。いくつかの深い学習作業は、Sklearnの助けを借りて行うこともできます。

Scikitは、Pythonで機械学習を学びます インストールガイド