scikit-learnに入っているサンプルデータセットってどんなのがある？

 

scikit-learnには、機械学習のモデルを試すためのいくつかのサンプルデータセットが組み込まれています。これらのデータセットは、sklearn.datasetsモジュールから簡単にアクセスできます。

〇種類

1アイリスデータセット：

アイリスデータセットは、花の品種を分類するためのデータセットで、機械学習の基本的なトピックやアルゴリズムの理解に使用されます。

2手書き数字のデータセット (Digits)：

手書き数字のデータセットは、0から9の数字を手書きした8x8ピクセルの画像からなるデータセットで、画像認識の例として使われます。

3ワインの品質データセット:

ワインの品質データセットは、ワインの化学的特性からワインの品質を分類するためのデータセットです。

4乳がんデータセット:

乳がんデータセットは、乳がんの診断に関する特徴から患者が良性か悪性かを分類するためのデータセットです。

〇アイリスデータセットの使い方

X, y = iris.data, iris.target

 

# データの分割（トレーニングデータとテストデータ）

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

 

# k-最近傍法（KNN）を使った分類器の作成

knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

 

# モデルのトレーニング

knn_classifier.fit(X_train, y_train)

 

# テストデータでの予測

predictions = knn_classifier.predict(X_test)

 

# 精度の評価

accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)

print(f'Accuracy: {accuracy}')

この例では、アイリスデータセットをK最近傍法（KNN）を用いて分類する基本的な流れが示されています。具体的な手順は以下の通りです：

 

load_iris() を使ってアイリスデータセットを読み込む。

train_test_split を使ってデータをトレーニングデータとテストデータに分割する。

分類器（この例ではKNN）を選択し、必要なハイパーパラメータを設定する。

fit メソッドを使ってモデルをトレーニングする。

テストデータを用いて予測を行う。

精度を評価する。

この例ではKNNを利用しましたが、他の機械学習アルゴリズムも同様の手順で利用できます。アイリスデータセットは分類問題の基本的な理解を深めるためによく使用されます。

〇手書き数字のデータセットの使い方

手書き数字のデータセットは、0から9の数字を手書きした8x8ピクセルの画像からなるデータセットで、機械学習の例としてよく用いられます。scikit-learnの手書き数字のデータセットは、load_digits関数を使用して簡単に読み込むことができます。以下に、手書き数字のデータセットを使った基本的な例を示します。

 

from sklearn.datasets import load_digits

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.svm import SVC

from sklearn.metrics import accuracy_score

 

# 手書き数字のデータセットの読み込み

digits = load_digits()

X, y = digits.data, digits.target

 

# データの分割（トレーニングデータとテストデータ）

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

 

# サポートベクターマシン（SVM）を使った分類器の作成

svm_classifier = SVC(kernel='linear')

 

# モデルのトレーニング

svm_classifier.fit(X_train, y_train)

 

# テストデータでの予測

predictions = svm_classifier.predict(X_test)

 

# 精度の評価

accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)

print(f'Accuracy: {accuracy}')

この例では、手書き数字のデータセットを線形カーネルを持つサポートベクターマシン（SVM）を用いて分類する基本的な流れが示されています。具体的な手順は以下の通りです：

 

load_digits() を使って手書き数字のデータセットを読み込む。

train_test_split を使ってデータをトレーニングデータとテストデータに分割する。

分類器（この例ではSVM）を選択し、必要なハイパーパラメータを設定する。

fit メソッドを使ってモデルをトレーニングする。

テストデータを用いて予測を行う。

精度を評価する。

手書き数字のデータセットは、画像データの取り扱いや分類問題の理解を深めるために広く使用されています。他のアルゴリズムを試すことで、さまざまな手法に慣れることができます。

〇ワインの品質データセットの使い方

ワインの品質データセットは、ワインの化学的特性からワインの品質を予測するためのデータセットです。以下に、scikit-learnを使用してワインの品質データセットを使った基本的な例を示します。

 

from sklearn.datasets import load_wine

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.metrics import accuracy_score

 

# ワインの品質データセットの読み込み

wine = load_wine()

X, y = wine.data, wine.target

 

# データの分割（トレーニングデータとテストデータ）

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

 

# ランダムフォレストを使った分類器の作成

random_forest_classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

 

# モデルのトレーニング

random_forest_classifier.fit(X_train, y_train)

 

# テストデータでの予測

predictions = random_forest_classifier.predict(X_test)

 

# 精度の評価

accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)

print(f'Accuracy: {accuracy}')

この例では、ワインの品質データセットをランダムフォレストを用いて分類する基本的な流れが示されています。具体的な手順は以下の通りです：

 

load_wine() を使ってワインの品質データセットを読み込む。

train_test_split を使ってデータをトレーニングデータとテストデータに分割する。

分類器（この例ではランダムフォレスト）を選択し、必要なハイパーパラメータを設定する。

fit メソッドを使ってモデルをトレーニングする。

テストデータを用いて予測を行う。

精度を評価する。

この例はランダムフォレストを使用していますが、他の分類アルゴリズムも同様の手順で利用できます。ワインの品質データセットを用いて、異なるアルゴリズムやハイパーパラメータの調整などを試すことで、機械学習の理解を深めることができます。

〇乳がんデータセットの使い方

乳がんデータセットは、乳がんの診断に関する特徴から患者が良性か悪性かを分類するためのデータセットです。以下に、scikit-learnを使用して乳がんデータセットを使った基本的な例を示します。

 

from sklearn.datasets import load_breast_cancer

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.svm import SVC

from sklearn.metrics import accuracy_score

 

# 乳がんデータセットの読み込み

cancer = load_breast_cancer()

X, y = cancer.data, cancer.target

 

# データの分割（トレーニングデータとテストデータ）

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

 

# サポートベクターマシン（SVM）を使った分類器の作成

svm_classifier = SVC(kernel='linear')

 

# モデルのトレーニング

svm_classifier.fit(X_train, y_train)

 

# テストデータでの予測

predictions = svm_classifier.predict(X_test)

 

# 精度の評価

accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)

print(f'Accuracy: {accuracy}')

この例では、乳がんデータセットを線形カーネルを持つサポートベクターマシン（SVM）を用いて分類する基本的な流れが示されています。具体的な手順は以下の通りです：

 

load_breast_cancer() を使って乳がんデータセットを読み込む。

train_test_split を使ってデータをトレーニングデータとテストデータに分割する。

分類器（この例ではSVM）を選択し、必要なハイパーパラメータを設定する。

fit メソッドを使ってモデルをトレーニングする。

テストデータを用いて予測を行う。

精度を評価する。

この例はSVMを使用していますが、他の分類アルゴリズムも同様の手順で利用できます。乳がんデータセットを用いて、異なるアルゴリズムやハイパーパラメータの調整などを試すことで、機械学習の理解を深めることができます。

〇まとめ

サイキットラーンにはいろいろな種類のデータセットが入っており、アルゴリズムの学習に使うことができます。

機械学習において、いちばんのボトルネックとなるのがデータの収集なので、データセットをつかうことで効率よく機械学習について学習することができます。