Pythonのsklearnメソッド　utils

2024年6月8日

scikit-learn（sklearn）のutilsモジュールには、機械学習タスクで使用するための便利なユーティリティ関数が含まれています。これらのユーティリティ関数は、データの前処理、評価、データセットの生成、分割など、さまざまなタスクで役立ちます。以下は、utilsモジュールで提供される一般的な関数とクラスのいくつかです：

1. shuffle: shuffle関数は、データセット内のサンプルをシャッフルするために使用されます。データのバッチをランダムに選択したり、トレーニングデータをシャッフルしたりするのに便利です。

   python
   from sklearn.utils import shuffle
   
   # データセットをシャッフル
   X, y = shuffle(X, y, random_state=42)
   

2. check_X_y: check_X_y関数は、入力データと対応するターゲットデータを確認および整形するために使用されます。データの整合性を確保し、エラーを処理します。

   python
   from sklearn.utils import check_X_y
   
   # データとターゲットを確認および整形
   X, y = check_X_y(X, y)
   

3. class_weight.compute_class_weight: compute_class_weight関数は、クラスの不均衡を考慮して、クラスの重みを計算するのに使用されます。不均衡なクラス分布を持つ分類問題で役立ちます。

   python
   from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight
   
   # クラスの重みを計算
   class_weights = compute_class_weight('balanced', classes=np.unique(y), y=y)
   

4. Bunchオブジェクト: Bunchオブジェクトは、ディクショナリのように振る舞うが、属性のようにもアクセスできるデータコンテナです。多くの場面でデータセットを取り扱う際に便利です。

   python
   from sklearn.utils import Bunch
   
   # Bunchオブジェクトを作成
   dataset = Bunch(data=X, target=y)
   
   # データにアクセス
   X_data = dataset.data
   y_target = dataset.target
   

5. validation_curve: validation_curve関数は、モデルのハイパーパラメータを調整する際に、交差検証を用いてトレーニングスコアと検証スコアの曲線を作成します。

   python
   from sklearn.model_selection import validation_curve
   
   # ハイパーパラメータの範囲を指定して曲線を作成
   train_scores, valid_scores = validation_curve(estimator, X, y, param_name, param_range, cv=cv)
   

utilsモジュールの関数とクラスは、scikit-learnを使った機械学習プロジェクトで便利なヘルパー機能を提供します。データの前処理、モデル評価、データセットの操作など、さまざまなタスクで役立つでしょう。