sklearnで分類する手法すべて教えて

2024年6月8日

Scikit-learn（sklearn）は、さまざまな分類アルゴリズムを提供しています。以下に、Scikit-learnで提供されている一部の主要な分類アルゴリズムのリストを示し、各アルゴリズムの名前と簡単な説明を提供します。なお、新しいアルゴリズムやバリエーションも追加されることがあるため、最新情報は公式ドキュメントを確認してください。

1. ロジスティック回帰（Logistic Regression）: 線形モデルを使用して二値または多クラスの分類を行います。ロジスティック関数を使用して確率を予測します。

2. サポートベクターマシン（Support Vector Machine、SVM）: ハイパープレーンまたはカーネルトリックを使用してデータを分類します。二値分類と多クラス分類に使用できます。

3. k-最近傍法（k-Nearest Neighbors、k-NN）: 新しいデータポイントを最も近いk個の訓練データポイントの多数決に基づいてクラスに分類します。

4. ナイーブベイズ（Naive Bayes）: ベイズの定理を使用してクラス分類を行います。テキスト分類などに使用されます。

5. 決定木（Decision Tree）: データを階層的に分割することによりクラス分類を行います。直感的なモデルで可視化が容易です。

6. ランダムフォレスト（Random Forest）: 複数の決定木を組み合わせて分類タスクを行い、過学習を軽減します。

7. 勾配ブースティング（Gradient Boosting）: 決定木などの弱学習器を組み合わせて強力な分類モデルを構築します。

8. ニューラルネットワーク（Neural Network）: 多層パーセプトロン（MLP）などのディープラーニングモデルを使用して複雑な分類タスクを行います。

9. k-means: クラスタリングアルゴリズムであり、分類ではなくデータのクラスタリングに使用されます。

10. ローカル・アウトライアー・ファクター（Local Outlier Factor、LOF）: 異常検出アルゴリズムで、異常なデータポイントを特定します。

これらはScikit-learnの一部であり、他にも多くの分類アルゴリズムが提供されています。適切なアルゴリズムは、データの性質やタスクに依存します。モデルのハイパーパラメータを調整することも重要です。 Scikit-learnの公式ドキュメントやチュートリアルを参照して、詳細な情報やサンプルコードを取得できます。