scikit-learnのメモ
全体通して
- 多くの機械学習アルゴリズム(SVM, MLP, etc.)を統一したAPIで利用できる．つまり，多くの学習アルゴリズムが，モデルのオブジェクトを生成したら，fit（X,y)で学習して，predict（T)で予測する
- iris, digit, boston_house_priceなどの有名なサンプルデータセットが付属しているのでチュートリアルに適している．
付属のデータセットに関して
- 分類問題が2つ(iris:虫, digits：手書き文字), 回帰問題が3つ(boston：家の価格, diabetes：糖尿病, linnerud：心理状態)入っている．
- それぞれが，dataでx(サンプル数x特徴量数の2次元配列，目標値は入らない)を, targetでyを取り出せる．digitsなどはimageで画像としても取れる．
パラメタ探索
- 各アルゴリズムは設定パラメタを持っている．grid searchやcross validationで機械的に適切なパラメタを設定することができることもある．
