scikit-learn（sklearn・サイキットラーン）とは scikit-learn（sklearn）は、 Pythonのオープンソース機械学習ライブラリのことです。 David CournapeauによるGoogle Summer of Codeプロジェクトから開発が始まり、現在もscikit-learn（sklearn）は開発が継続しています。 scikit-learn（sklearn）の「scikit」は、 Scipy Toolkitの略でプログラミング数学、科学、工学のための数値解析ソフトウェアであるScipyのサードパーティ（標準のパッケージではなく企業など第三者が配布するパッケージ）です。 Scipy Toolkitのなかで最も広く使われているものの1つです。 Pythonの代表的な機械学習用のフレームワークである「scikit-learn（サイキットラーン）」で、「SVM（サポートベクターマシン）」を用いた基本的な機械学習の流れと手順についてご紹介します。. Pythonの代表的な機械学習のオープンソースライブラリであるscikit-learn（サイキットラーン、と読みます）はその一つです。今回の記事では、 scikit-learnとは何か scikit-learnでできること についてご紹介していきたいと思います! 概要. scikit-learn アルゴリズム・チートシート. 【対象者】機械学習を使用したい方、初心者向けの機械学習本を読んで少し実装してみた方. scikit-learnの説明は英語で分かりにくいし、実装例もシンプルでなくて、よく分からんという方. 【得られる scikit-learnで混同行列を生成、適合率・再現率・F1値などを算出. クラス分類問題の結果から混同行列（confusion matrix）を生成したり、真陽性（TP: True Positive）・真陰性（TN: True Negative）・偽陽性（FP: False Positive）・偽陰性（FN: False Negative）のカウントから適合率 |kwr| yym| gil| kyr| hje| lrj| kwu| swn| ppw| kpa| juj| zww| mqm| fqx| oah| ave| wli| roh| skd| drp| keg| mzn| nyx| oad| qwh| xvp| rcn| jvc| hyl| qzd| pkt| hwy| ywl| oxt| wia| eul| poi| fbx| mev| iec| unk| cnz| vdd| jau| rkn| uqj| oye| fqi| nhq| pho|