はじめに
"分類" は、項目が属するカテゴリを予測するためにモデルをトレーニングする機械学習の形態です。 たとえば医療クリニックでは、身長、体重、血圧、血糖値などの患者の診断データを使って、患者が糖尿病かどうかを予測する場合があります。
"カテゴリ" データには、数値ではなく個別の "クラス" があります。 データの種類によっては、数値とカテゴリのどちらかになるものもあります。 たとえば、レースの実行時間は、秒単位の数値にすることも、高速、中速、低速のカテゴリ クラスにすることもできます。 その他の種類のデータは、図形の種類 (円形、三角形、四角形) などのカテゴリに限定できます。
前提条件
- 基本的な数学の知識
- Python でのプログラミングの経験
学習の目的
このモジュールでは、次のことを学習します。
- 分類を使用すべき状況
- Scikit-learn フレームワークを使用して分類モデルをトレーニングおよび評価する方法