pythonには組み込みやサードパーティー性のモジュールに優秀なスクレイピングライブラリがあるので短いコードでカンタンにスクレイピングすることが出来ます。前回はPythonの機械学習モジュールであるscikit-learnの中にあるクラスタリングのアルゴリズムであるk-meansを使って、irisデータセットをクラスタリングしてみました。Pythonの機械学習モジュールであるscikit-learnは数多くの機械学習アルゴリズムをカンタンに使うことができることがわかりました。pythonの機械学習ライブラリであるscikit-learnは、数多くの機械学習アルゴリズムをカンタンに使い分けることができるとても優秀なライブラリです。前回の記事ではscikit-learnのiris(あやめ)のデータを使ってロジスティクス回帰による分類問題に挑戦しました。前回までで機械学習用のデータを読み込んでデータフレームに取り込み、様々なライブラリでデータの可視化をすることが出来ました。前回、pythonのグラフ表示モジュールにはMatplotlibがあることを紹介し、カンタンな使い方をご紹介しました。前回の記事でPythonの機械学習ライブラリの超定番であるscikit-learnでとりあえずデータを読み込むところまでご紹介しました。今回はPythonの機械学習ライブラリの超定番であるscikit-learnでとりあえずデータを読み込むところまでご紹介します。免責事項に関してリンク先のように取り扱うことといたします。自動化ラボっ!シェアTOPへ。