【python scikit-learn】エラー分析

python

エラー分析とは?

エラー分析とは、機械学習モデルの予測精度を改善するために行う分析のことです。エラー分析を行うことで、モデルの予測精度を改善することができます。

scikit-learnとは?

scikit-learnは、Pythonで機械学習を行うためのライブラリです。scikit-learnを使用することで、機械学習モデルを構築し、評価し、予測を行うことができます。

scikit-learnを使ったエラー分析

scikit-learnを使用すると、エラー分析を行うことができます。scikit-learnを使用すると、次のような機能を提供します。

  • データセットの前処理
  • モデルの構築
  • モデルの評価
  • 予測

scikit-learnを使ったエラー分析の例

以下の例では、scikit-learnを使用して、エラー分析を行う方法を示します。

1. データセットの前処理

まず、scikit-learnを使用して、データセットを前処理します。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# データセットを読み込む
X = pd.read_csv('dataset.csv')
# データセットを標準化する
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

2. モデルの構築

次に、scikit-learnを使用して、モデルを構築します。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 線形回帰モデルを構築する
model = LinearRegression()
model.fit(X_scaled, y)

3. モデルの評価

次に、scikit-learnを使用して、モデルの評価を行います。

from sklearn.metrics import mean_squared_error
# モデルの予測を行う
y_pred = model.predict(X_scaled)
# 予測結果を評価する
mse = mean_squared_error(y, y_pred)

4. 予測

最後に、scikit-learnを使用して、予測を行います。

# 予測を行う
y_pred = model.predict(X_scaled)

まとめ

scikit-learnを使用すると、エラー分析を行うことができます。scikit-learnを使用すると、データセットの前処理、モデルの構築、モデルの評価、予測を行うことができます。

タイトルとURLをコピーしました