Pythonで始める機械学習の基礎

AIって難しそう…？

そう思っているあなた、実はPythonを使えば、機械学習の基礎は意外と簡単に学べちゃうんです！この記事では、Pythonを使って機械学習の基本を理解し、実際にコードを書いてモデルを構築するところまでを解説します。

機械学習ってそもそも何？

簡単に言うと、コンピュータにデータを与えて、そこからパターンを見つけ出し、将来を予測したり、新しいものを生成したりする技術です。例えば、過去の天気データから気温を予測したり、画像から猫と犬を判別したり、新しい音楽を生成したり… これらすべてが機械学習の力なのです。

Pythonで機械学習に挑戦！

Pythonは、機械学習の世界で最も人気のある言語の一つです。豊富なライブラリが用意されているため、複雑な処理も簡単に記述できます。今回は、Scikit-learnというライブラリを使って、機械学習の基本的なモデルを構築してみましょう。

ステップ1：データの準備

機械学習の基礎を理解するため、まずは簡単なデータセットを使ってモデルを作成してみましょう。ここでは、Irisというデータセットを使用します。Irisは、アヤメの花の種類を判別するためのデータで、花びらの長さや幅などの特徴量から、アヤメの種類を分類します。

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()

ステップ2：モデルの選択

機械学習には様々なモデルが存在します。今回は、ロジスティック回帰というモデルを使用してみましょう。ロジスティック回帰は、データを2つのグループに分類するのに適したモデルです。