scikit-learnとは？

scikit-learnは、Pythonで機械学習を行うためのオープンソースライブラリです。scikit-learnは、データマイニング、データ分析、データ可視化などの機械学習アルゴリズムを実装するためのツールを提供します。scikit-learnは、PythonのNumPy、SciPy、matplotlibなどの他のライブラリと統合されています。

scikit-learnの機能

scikit-learnは、次のような機能を提供します。

分類：サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、ナイーブベイズなどのアルゴリズムを使用して、データをクラスに分類します。
回帰：線形回帰、リッジ回帰、ラッソ回帰などのアルゴリズムを使用して、データを予測します。
クラスタリング：K-means、階層的クラスタリングなどのアルゴリズムを使用して、データをクラスタに分類します。
次元削減：主成分分析、独立成分分析などのアルゴリズムを使用して、データの次元を削減します。
モデル選択：交差検証、グリッドサーチなどのアルゴリズムを使用して、最適なモデルを選択します。
データ前処理：正規化、標準化、特徴量選択などのアルゴリズムを使用して、データを前処理します。

scikit-learnのPythonコード

scikit-learnを使用するためのPythonコードの例を以下に示します。

# インポート
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
# データセットの読み込み
iris = datasets.load_iris()
# データを訓練データとテストデータに分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=0)
# ナイーブベイズモデルを作成
gnb = GaussianNB()
# モデルを訓練
gnb.fit(X_train, y_train)
# テストデータを予測
y_pred = gnb.predict(X_test)
# 精度を評価
print("ナイーブベイズモデルの精度：{:.2f}%".format(gnb.score(X_test, y_test)*100))

上記のコードでは、scikit-learnを使用して、Irisデータセットをナイーブベイズモデルに適合させ、テストデータを予測し、精度を評価しています。