【翻訳】scikit-learn 0.18 チュートリアル 科学的データ処理のための統計学習のチュートリアル 教師あり学習：高次元の観測からの出力変数を予測する - Qiita

http://scikit-learn.org/0.18/tutorial/statistical_inference/supervised_learning.html を google翻訳した scikit-learn 0.18 チュートリアル 目次 科学的データ処理のための統計学習のチュートリアル 目次 前のページ 教師あり学習：高次元の観測からの出力変数を予測する 教師あり学習で解決された問題 教師あり学習 は、観測データ X と、予測しようとしている外部変数 y （通常は「ターゲット」または「ラベル」と呼ばれる）の2つのデータセット間のリンクを学習することにあります。多くの場合、 y は長さ n_samples の一次元配列です。 scikit-learnの教師あり推定器はすべて、モデルに適合する fit(X, y) メソッドと、ラベルなしの観測値 X が与えられた場合に予測ラベル