こんにちは、齋藤です。
今回はPythonを用いて機械学習を行うための基礎となるライブラリに関して簡単に紹介したいと思います。
1. Pythonの環境構築
機械学習を始める前に、Pythonの環境を構築しましょう。
最初に、次のようなツールを使用するのが便利です。
- Anaconda: 簡単にPythonのディストリビューションを構築できる環境。
- pip: さまざまなライブラリを簡単にインストールできるパッケージ管理ツール。
# Pythonとpipのインストール
$ sudo apt-get install python3 python3-pip
# 必要なライブラリのインストール
$ pip3 install numpy pandas matplotlib scikit-learn
2. Pythonで使用する主要ライブラリ
Pythonには、機械学習に有用な多くのライブラリが揃っています。ここでは、使用量が多い主要なものを紹介します。
2.1 NumPy
NumPyは、数値計算やマトリクス操作を支援するライブラリです。メモリ入りの計算やベクトル操作に有用です。
NumPyで出来ること
- 高速な数値計算
- ベクトル操作
- 行列操作
- 線形代数計算
import numpy as np
# 一線陣列の作成
array = np.array([1, 2, 3, 4])
print(array)
2.2 Pandas
Pandasは、数学的なデータを処理するためのライブラリです。特にデータフレームやCSVファイルの読み込みに便利です。
Pandasで出来ること
- CSVファイルの読み込みや書き出し
- データのクリーニングや修正
- データの分析や結合
- 行列やテーブル操作
import pandas as pd
# CSVファイルの読み込み
data = pd.read_csv('data.csv')
print(data.head())
2.3 Matplotlib
Matplotlibは、データをプロットするためのライブラリです。固定のグラフの作成が可能です。
Matplotlibで出来ること
- グラフの描画
- ヒストグラムや散布図の作成
- データのプロット
import matplotlib.pyplot as plt
# グラフ描画
plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])
plt.show()
2.4 Scikit-learn
Scikit-learnは、機械学習の主要な機能を揃えたライブラリです。回帰分析や分類、クラスタリングなどの構造が実装されています。
Scikit-learnで出来ること
- 回帰分析
- 分類モデルの構築
- クラスタリング
- データの分割や比較
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris
# データセットの読み込み
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# データ分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# モデルの構築
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# 予測結果
predictions = model.predict(X_test)
print(predictions)
3. おわりに
Python3における機械学習は、複雑な設定や知識が必要な場合もあります。
ただ、簡単なものであればこの記事に記載のあるライブラリ等を使用すれば簡単に触れることができます。
自分のやりたいことに適したライブラリを使用して、機械学習に触れてみましょう。