dtype=int64)RapidMinerと比べると分かりづらいですが、Pythonの混同行列を出力させました。Pythonの混同行列は本来、RapidMinerと逆に表示されていますが、比較しやすいように転置させてRapidMinerと合わせています。モデルがRapidMinerと異なるため結果も少し異なります。モデルの適用・評価に関してはRapidMinerのほうが簡単に、また結果がわかりやすいためRapidMinerを◎、Pythonを△にしています。最後に、拡張機能についてです。RapidMinerでは主にマーケットプレイスで、Pythonではpipなどを用いて拡張機能をインストールすることができます。どちらも様々な拡張機能がありますが、自由度がより高いのはPythonでしょうか。これはPythonがプログラミング言語であるため、開発がしやすくなっていることも影響しているかもしれません。そのためRapidMinerを〇、Pythonを◎にしています。まとめ7つの点でRapidMinerとPythonの強み・弱みを見てきました。どちらも習得し、お互いの強みを活かせるのが一番ですが、初めにデータ分析をするのならRapidMinerを強くお勧めいたします。その理由は、設定の容易さです。分析をするにあたって、RapidMinerではすぐに実装できることもPythonではつまりやすくなります。容易さゆえにRapidMinerでは届かない、細かな点までPythonはカバーしてくれます。初心者がするには、まずRapidMinerで基礎を学んだ後、足りない点はPythonを勉強すれば良いのではないでしょうか。実際に、RapidMinerとPythonの連携は容易ですし、近頃結びつきも強くなっています。(RapidMinerとPythonの連携についてはこちらをご覧ください。)分析の際、欲しいのは結果のはずです。結果を得るために、わざわざ時間をかけるよりも、短く済む方が良いのは当然でしょう。そのため、初めにデータ分析をするならRapidMiner強くをおすすめいたします。足りない点はPythonを後から勉強すれば良いのではないでしょうか。ここまでお読みいただきありがとうございます。弊社ではRapidMiner以外にも、RapidMinerを使った教育も行っておりますのでご興味のある方は以下のリンクよりご参加ください。