scikit-learn（sklearn）の使い方 - Qiitaimport numpy as np from sklearn import preprocessing from sklearn.model_selection import train_test_split data = np.loadtxt('foo.csv', delimiter=',', dtype=float) labels = data[:, 0:1] # 目的変数を取り出す features = preprocessing.minmax_scale(data[:, 1:]) # 説明変数を取り出した上でスケーリング x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels.ravel(), test_size=0.3) # トレーニングデータとテストデータに分割 と書くと、CSVファイルをnum
