はじめに
この記事では、機械学習の基礎であるPandasとscikit-learnを連携させる方法について解説します。PandasはPythonでデータ処理を行うためのライブラリであり、scikit-learnは機械学習ライブラリです。Pandasを使用してデータを前処理し、scikit-learnでモデルを作成し、予測を行うことができます。
Pandasとscikit-learnの基本的な連携方法
Pandasとscikit-learnを連携させるには、まずはデータをPandasのデータフレームとして読み込む必要があります。以下のコードは、csvファイルをPandasのデータフレームとして読み込む方法です。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
読み込んだデータを、scikit-learnで扱えるようにするには、Pandasのデータフレームからnumpyの配列に変換する必要があります。以下のコードは、Pandasのデータフレームをnumpyの配列に変換する方法です。
import numpy as np
X = np.array(df.drop('target', axis=1))
y = np.array(df['target'])
ここで、Xは特徴量、yはターゲット変数です。
データフレームの前処理と特徴量抽出
Pandasを使用することで、データフレームの前処理や特徴量抽出が簡単にできます。以下のコードは、データフレームの前処理と特徴量抽出を行う例です。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler # データフレームから特徴量を取り出す X = df[['feature1', 'feature2', 'feature3']] # 標準化を行う scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X)
このコードでは、データフレームから3つの特徴量を取り出し、StandardScalerを使用して標準化を行っています。
学習データとテストデータの分割
機械学習では、データを学習データとテストデータに分割する必要があります。scikit-learnには、train_test_splitという関数があります。以下のコードは、学習データとテストデータに分割する方法です。
from sklearn.model_selection import train_test_split # 学習データとテストデータに分割する X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
このコードでは、データを80%の学習データと20%のテストデータに分割しています。
機械学習モデルの選択と学習プロセス
機械学習モデルを選択する際には、データの種類や目的に合わせて適切なモデルを選択する必要があります。ここでは、scikit-learnのロジスティック回帰を使用した例を紹介します。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 決定木を作成する
clf = LogisticRegression()
# 学習する
clf.fit(X_train, y_train)
# テストデータを予測する
y_pred = clf.predict(X_test)
このコードでは、LogisticRegressionを使用してロジスティック回帰を作成し、学習を行っています。そして、テストデータを予測しています。
まとめ
本記事では、初心者向けにPandasとscikit-learnの連携方法、データフレームの前処理や特徴量抽出の方法、学習データとテストデータの分割方法、機械学習モデルの選択と学習プロセスについて解説しました。機械学習において、データの前処理やモデルの選択などが重要であることがわかりました。この記事を参考に、自分で機械学習のプログラムを作成してみてください。
