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【scikit-learn】決定木による分類の意味と使い方について
決定木 決定木（Decision Tree）は、データを使った分類や回帰の問題を解くために使われる、非常にシンプルで分かりやすい機械学習アルゴリズムの一つです。Scikit-learnはPythonで …
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Scikit-learnによるグリッドサーチとハイパーパラメータチューニングについて
グリッドサーチとハイパーパラメータチューニング 機械学習モデルの精度を向上させる上で、ハイパーパラメータチューニングは欠かせません。ハイパーパラメータとは、学習プロセスを制御するために設定される外部か …
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【scikit-learn】k近傍法（k-NN）の使い方と意味について
k近傍法 k近傍法（k-NN）とは？ k近傍法（k-Nearest Neighbors, k-NN）は、機械学習のアルゴリズムの一つです。このアルゴリズムは、「新しいデータがどのクラスに属するか」を分 …
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【scikit-learn】モデルを保存・読み込みする方法について
Scikit-learnでモデルを保存する方法 Scikit-learnは、Pythonで機械学習を行うためのライブラリとして非常に人気があります。モデルを作成し、訓練を終えた後、そのモデルを保存して …
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【scikit-learn】ランダムフォレストの意味と使い方について
ランダムフォレストとは？ ランダムフォレスト（Random Forest）は、機械学習で使われるアンサンブル学習の手法の一つで、多数の決定木（Decision Trees）を組み合わせて予測を行うアル …
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【scikit-learn】サポートベクターマシン（SVM）の使い方と意味について
scikit-learnによるサポートベクターマシン サポートベクターマシン（Support Vector Machine、以下SVM）は、機械学習のアルゴリズムの1つです。特に分類や回帰問題に適して …
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【scikit-learn】カテゴリー変数をエンコーディングする方法について
scikit-learnでカテゴリー変数をエンコーディングする方法 カテゴリー変数（Categorical Variables）は、数値ではなく、文字列やラベル形式で表現されるデータのことです。例えば …
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【scikit-learn】特徴量スケーリングの意味と使い方について
Scikit-learnの特徴量スケーリング 機械学習のモデルを構築する際、特徴量スケーリング（Feature Scaling）は非常に重要な工程です。データセット内の特徴量（各列のデータ）が異なるス …