Pythonで機械学習(sckit-learn)

概要

sckit-learnのまとめみたいなもの書きたいなーと。

インストール方法

pip install scikit-learn

手法の選択

公式サイトにも記載されています。

• classification(分類) - ラベルとデータを学習し、データに対してのラベルを予測する。
• regression(回帰) - 実数値をデータで学習して、実数値を予測する。
• clustering(クラスタリング) - データの似ているもの同士をまとめて、データの構造を発見する。
• dimensionality reduction(次元削減) - データの次元を削減して、要因を発見 (主成分分析など) したり、他の手法の入力に使う (次元の呪い回避)。

ここから画像の手法名と公式でリンクされているクラスを記載します。

手法：classification

記載名	クラス
SGD Classifier	sklearn.linear_model.SGDClassifier
kernel approximation	sklearn.kernel_approximation.Nystroem
kernel approximation	sklearn.kernel_approximation.RBFSampler
kernel approximation	sklearn.kernel_approximation.AdditiveChi2Sampler
kernel approximation	sklearn.kernel_approximation.SkewedChi2Sampler
Linear SVC	sklearn.svm.LinearSVC
Kneighbors Classifier	sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier
Kneighbors Classifier	sklearn.neighbors.RadiusNeighborsClassifier
SVC	sklearn.svm.SVC
SVC	sklearn.svm.NuSVC
Ensemble Classifiers	sklearn.ensemble.BaggingClassifier
Ensemble Classifiers	sklearn.ensemble.RandomForestClassifier
Ensemble Classifiers	sklearn.ensemble.ExtraTreesClassifier
Ensemble Classifiers	sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier
Ensemble Classifiers	sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier
Ensemble Classifiers	sklearn.ensemble.VotingClassifier
Naive Bayes	sklearn.naive_bayes.GaussianNB
Naive Bayes	sklearn.naive_bayes.MultinomialNB
Naive Bayes	sklearn.naive_bayes.ComplementNB
Naive Bayes	sklearn.naive_bayes.BernoulliNB

手法：regression

記載名	クラス
SGD Regressor	sklearn.linear_model.SGDRegressor
Lasso	sklearn.linear_model.Lasso
Lasso	sklearn.linear_model.MultiTaskLasso
Elastic Net	sklearn.linear_model.ElasticNet
Elastic Net	sklearn.linear_model.MultiTaskElasticNet
Ridge Regression	sklearn.linear_model.Ridge
SVR(kernel='linear')	sklearn.svm.SVR
SVR(kernel='rbf')	sklearn.svm.SVR
Ensemble Regressors	sklearn.ensemble.BaggingRegressor
Ensemble Regressors	sklearn.ensemble.RandomForestRegressor
Ensemble Regressors	sklearn.ensemble.ExtraTreesRegressor
Ensemble Regressors	sklearn.ensemble.AdaBoostRegressor
Ensemble Regressors	sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor

手法：clustering

記載名	クラス
Mean Shift	sklearn.cluster.MeanShift
VBGMM	sklearn.mixture.BayesianGaussianMixture
MiniBatch KMeans	sklearn.cluster.MiniBatchKMeans
Kmeans	sklearn.cluster.Kmeans
Spectral Clustering	sklearn.cluster.SpectralClustering
GMM	sklearn.mixture.GaussianMixture

手法：dimensionality reduction

記載名	クラス
Randomized PCA	sklearn.decomposition.PCA
Randomized PCA	sklearn.decomposition.IncrementalPCA
Randomized PCA	sklearn.decomposition.KernelPCA
Randomized PCA	sklearn.decomposition.SparsePCA
Randomized PCA	sklearn.decomposition.MiniBatchSparsePCA
Isomap	sklearn.manifold.Isomap
Spectral Embedding	sklearn.manifold.SpectralEmbedding
LLE	sklearn.manifold.LocallyLinearEmbedding

参考

終わりに

• 公式サイトの画像でのリンク先で記載されているものをまとめたものです。
• 各手法の詳細は自身で調査してください
• 誤字・脱字、記載漏れはご了承ください