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Scikit-Learn

このトピックの実践チュートリアル、リファレンス、トラブルシュートを確認できます。

記事4

更新: 2026-02-16

Sklearn Random Forest: Pythonによる分類と回帰の完全ガイド

実用的なPythonの例でsklearn Random Forestを習得しましょう。RandomForestClassifier、RandomForestRegressor、ハイパーパラメータチューニング、特徴量の重要性、パイプラインをカバーします。

更新: 2026-02-12

Sklearn 線形回帰：Python 例で学ぶ完全ガイド

sklearn の LinearRegression を基礎から応用まで学びます。単回帰・重回帰、モデル評価（R²、MSE）、正則化、特徴量スケーリング、実データセットを網羅。

更新: 2026-02-12

Sklearnの混同行列：分類モデルを評価する方法

sklearnで混同行列を作成・解釈する方法を学びます。適合率（precision）、再現率（recall）、F1-score、多クラス混同行列、ヒートマップによる可視化、classification reportを解説します。

更新: 2026-02-10

Sklearn train_test_split：Pythonで機械学習用データを分割する方法

sklearn train_test_splitを使用してデータセットを訓練セットとテストセットに分割する方法を学びましょう。層化抽出、ランダムステート、検証用分割を実践的な例で習得できます。