【python scikit-learn】パイプラインの作成と組み合わせ

scikit-learnのパイプラインの作成と組み合わせ

scikit-learnは、Pythonで機械学習を行うためのライブラリです。scikit-learnを使用すると、データを処理してモデルを構築し、そのモデルを評価するための一連のステップを容易に実行できます。scikit-learnでは、パイプラインを作成して、複数の変換器と評価器を組み合わせることができます。

パイプラインとは、データを取得して処理し、モデルを構築するための一連のステップを表すものです。パイプラインを使用すると、データを取得して処理し、モデルを構築するための一連のステップを容易に実行できます。

scikit-learnでは、パイプラインを作成して、複数の変換器と評価器を組み合わせることができます。変換器とは、データを変換するためのステップを表します。例えば、データを正規化したり、特徴量を抽出したりすることができます。評価器とは、モデルを評価するためのステップを表します。例えば、モデルを評価して、正解率を計算したり、交差検証を行ったりすることができます。

以下のPythonコードは、scikit-learnを使用してパイプラインを作成し、複数の変換器と評価器を組み合わせる方法を示しています。

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
# パイプラインを作成
pipe = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('classifier', SVC())
])
# パイプラインを訓練
pipe.fit(X_train, y_train)
# パイプラインを評価
score = pipe.score(X_test, y_test)
print('Test score:', score)

上記のコードでは、StandardScalerを使用してデータを正規化し、SVCを使用してモデルを構築しています。また、パイプラインを訓練し、テストデータを使用してモデルを評価しています。

scikit-learnを使用すると、パイプラインを作成して、複数の変換器と評価器を組み合わせることができます。これにより、データを取得して処理し、モデルを構築するための一連のステップを容易に実行できます。