こんにちは伊神です！

この記事ではJupyter Notebookでscikit-learnを使って機械学習する方法を紹介します。

Pythonは様々な用途で使われますが、ディープラーニングや分析などの機械学習が強いです。その機械学習についてscikit-learnライブラリを用いてご紹介します。

Jupyter Notebook

Jupyter Notebookについてはこちらを参考にして下さい。

Pythonでスクレイピングして遊んでみる

scikit-learn

scikit-learnはpythonの機械学習ライブラリです。

機械学習の有名アルゴリズムを多く含んでいて、機械学習に必要なデータ処理などのツールも提供しています。

scikit-learnは以下の4つのカテゴリに分かれています。

• 分類（classification）
• 回帰（regression）
• 次元圧縮（dimensionality reduction）
• クラスタリング（clustering）

今回は「回帰（regression）」について紹介していこうと思います。
回帰分析は、データに基づいてある数値を予測することです。

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出典：scikit-learn.org

サンプルコード

今回は「重回帰分析」というものを使って、ボストン市の様々な説明変数から適正価格を出します。

公式ドキュメントを参考にしました。

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html

1.ライブラリのインポート

今回必要な必要なライブラリをインポートします。

2.データのインポート

ボストンの住宅情報データなどデータをダウンロードします。

3.ボストンの住宅データを元に価格を予想する

データを目的変数と説明変数に分ける

学習データと検証データに分割。predict()関数で予想。

4.グラフで表示

まとめ

今回はPythonの機械学習をscikit-learnライブラリを使用し紹介しました。

scikit-learnは様々なことができるのでぜひ調べてみて下さい！