#はじめに
機械学習をする時によく使う手法をまとめました。随時、加筆修正していきます。

#前処理
###標準化

StandardScaler

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()  #インスタンス作成
scaler.fit(pd_sample)      #パラメータの計算（平均、標準偏差など）
pd_sample_sc = scaler.transform(pd_sample)  #データ変換

#pd_sample_sc = scaler.fit_transform(pd_sample)でまとめて実行できる

###ダミー変数化

get_dummies

#pandas.get_dummies()関数
pd_sample = pd.get_dummies(pd_sample)

###学習データ/評価データ分割

train_test_split

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

#教師なし学習
###クラスタリング

KMeans

from skleran.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=0)  #K-meansモデル定義
clusters = kmeans.fit(pd_sample)               #クラスタリング実行
pd_sample['cluster'] = clusters.labels_        #クラスタリング結果の取得

###次元削減

PCA

from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA(n_components=2)         #PCAモデル定義
pca.fit(pd_sample)                #主成分分析
x_pca = pca.transform(pd_sample)  #データ変換（戻り値はarray型オブジェクト）
x_pca = pd.DataFrame(x_pca)       #DataFrame型に格納し直す

#x_pca = pca.fit_transform(pd_sample)でまとめて実行できる

#教師あり学習
###回帰モデル

LinearRegression

from sklearn.linear_model import LinearRegression()

model = LinearRegreession()  #モデル初期化
model.fit(X_train, y_train)  #モデル作成

#学習用データ、評価用データの精度検証
print(model.score(X_train, y_train))
print(model.score(X_test, y_test))

#説明変数ごとに寄与度を表す係数を出力
coef = pd.DataFrame({"feature_names":X.columns, "coefficient":model.coef_})
print(coef)

#未知のデータに対して回帰値を予測
print(model.predict(x_pred))

###分類モデル

DecisionTreeClassifier

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

model = DecisionTreeClassifier(random_state=0)  #モデル初期化
model.fit(X_train, y_train)                     #モデル作成

#学習用データ、評価用データの精度検証
print(model.score(X_train, y_train))
print(model.score(X_test, y_test))

#説明変数ごとに寄与度を表す係数を出力
importance = pd.DataFrame({"feature_names":X.columns, "coefficient":model.feature_importances_})
print(importance)

#未知のデータに対して分類値を予測
print(model.predict(x_pred))

#0/1の予測確率を出力
print(model.predict_proba(x_pred))

###分類モデルの検証

#正解率 = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)
model.score(X_test, y_test)

#混合行列
from skleran.metrics import confusion_matrix
matrix = confusion_matrix(X_test, y_test)

#混合行列のヒートマップ
import seaborn as sns
sns.heatmap(matrix, annot=True, cmap='Blues')
plt.xlabel('Prediction')
plt.ylabel('Target')
plt.show()

#適応率 = TP/(TP+FP)
from sklearn.metrics import precision_score
precision_score(X_test, y_test)

#再現率 = TP/(TP+FN)
from sklearn.metrics import recall_score
recall_score(X_test, y_test)

#F値　 = 2*(Precision*Recall)/(Precision+Recall)
from sklearn.metrics import f1_score
f1_score(X_test, y_test)