ChatGPTを使ってPythonを学ぼう！(39)

　Python学習編39回目です。

　東京大学のPython学習ページで学んでいます。ここんところ7-2. scikit-learnライブラリ

前回やったのは線形回帰分析だったので、ほかの手法を聞いてみた

入力：irisライブラリを使った分析の練習で、LogisticRegressionモデル以外にはどのようなものがありますか

出力：

Irisデータセットを使った分析には、LogisticRegressionモデル以外にも様々な機械学習アルゴリズムが適用可能です。Irisデータセットは比較的シンプルであるため、さまざまなアルゴリズムを試して、その性能を比較するのに適しています。以下に、いくつかの代表的なアルゴリズムを紹介します。

サポートベクターマシン（SVM）

サポートベクターマシン（SVM）は、データを分類するための境界線（超平面）を見つけるアルゴリズムです。特に2クラス分類問題に強力ですが、多クラス分類問題にも適用できます。

決定木（Decision Tree）

決定木は、データを分割する質問を繰り返すことで、予測モデルを構築するアルゴリズムです。直感的に理解しやすく、分類と回帰の両方に使用できます。

ランダムフォレスト（Random Forest）

ランダムフォレストは、複数の決定木を組み合わせたアンサンブル学習アルゴリズムです。各決定木の予測を平均化することで、過学習を抑えつつ決定木の性能を向上させます。

k-最近傍法（k-Nearest Neighbors, k-NN）

k-最近傍法（k-NN）は、予測したいデータ点に最も近いk個のトレーニングデータ点を見つけ、それらの最も一般的なクラスに基づいて予測を行うアルゴリズムです。

勾配ブースティング（Gradient Boosting）

勾配ブースティングは、複数の弱い学習器（通常は決定木）を順番に学習させ、それらを組み合わせて強い予測モデルを構築するアンサンブル学習アルゴリズムです。

これらのモデルは、Irisデータセットを用いた分析で一般的に使用されます。それぞれのアルゴリズムは異なる背景理論とアプローチを持っており、特定のデータセットに対する適合性やパフォーマンスが異なるため、複数のモデルを試して最適なものを選択することが一般的な実践です。
（実際には各モデルにコードがついているが省略）

前回ChatGPTからもらったテンプレをコピペして読み込むモデルとモデルのインスタンス名だけ変えたら機械学習が走った。規格化ってスゲーなおい。結果はIRISモデルが理想的すぎるのか精度はみんな高くて似たり寄ったり。

どっかで拾ってきたデータ使ってモデル試す手もあるけど、プログラムの残りを消化してからかな。

次回に続く