本連載ではプログラミングの基本は理解しているが、より実践的なデータ解析に取り組みたい方を対象に、スクリプト言語によるデータ解析の実践を解説します。スクリプト言語の中でも特にデータ解析環境が整っているPythonをとりあげ、対話型解析ツールやライブラリによるデータ解析の実行・可視化の方法をを解説します。第4回となる本稿ではPythonによる機械学習を解説します。まず機械学習の概観について確認し、Jupyter Notebookとライブラリscikit-learn使った機械学習の手順を解説します。 対象読者 Pythonの基本的な文法を理解しておりデータ解析のスキルアップに取り組みたい方 サンプルの動作確認環境 MacOS 10.13 Anaconda 5.1 Python 3.6 Jupyter Notebook 5.4 機械学習の概要 本稿では、実際にPythonでの機械学習に入る前に、機
![定番のPython機械学習ライブラリ「scikit-learn」ではじめての学習モデル作成から改善まで (1/3):CodeZine(コードジン)](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5a542b4c7f023fe97f0194a8859df6a1983d90f8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcodezine.jp%2Fstatic%2Fimages%2Farticle%2F11252%2F11252_og.jpg)