scikit-learn機械学習⑩ナイーブ・ベイズ実践編

前回は、ナイーブ・ベイズの理論的な側面を解説しました。今回は、この理論を実際のコードに落とし込んで、具体的なデータ分析を行います。

データセットとしては、scikit-learn.datasets からアイリス（iris、アヤメ）を使用します。このデータセットに含まれる花の特徴から花の種類を予測するタスクは、統計的手法を用いるナイーブ・ベイズを試すのにピッタリです。

まずは、探索的なデータ分析を行い、学習とテストのためにデータに前処理を施します。そして、訓練を行った後に評価をするという流れをコードを書きながら解説します。

さらに、ナイーブ・ベイズがどのようにしてベイズ定理を利用するための各確率を計算するのかをアイリスのデータセットを使って具体的に解説します。