AI

scikit-learnで機械学習を行います。アイリスデータセットを使って、k近傍法による教師あり学習を行います。train_test_split()で訓練用、評価用データに分割し、KNeighborsClassifierクラスで訓練、評価を行います。

Anacondaの環境にscikit-learnの環境を構築します。 専用の仮想環境も作ります。 一緒にjupyter notebookもインストールします。

scikit-learnを学ぶことがなぜ重要なのでしょうか？この記事では、scikit-learnがデータ分析力を向上させる理由やその魅力について解説していきます。あなたの機械学習プロジェクトが成功に導かれる、その秘訣を知りたい方は必見です。

Pythonにおける機械学習の代表的なライブラリの1つであるScikit-learnは、誰でも簡単に使えるツールとして広く知られています。 多くのアルゴリズムとデータ前処理機能を提供しており、機械学習の初心者からエキスパートまで、幅広いニーズに対応することができます。