教師あり機械学習：回帰と分類の基礎

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教師あり機械学習：回帰と分類の基礎

教師あり機械学習：回帰と分類の基礎

本リポジトリ「Supervised-machine-learning-Regression-and-clasification」は、教師あり機械学習の基本的な手法である回帰と分類について、Jupyter Notebookを用いて実践的に解説しています。初心者でも理解しやすいコード例とともに、データの前処理からモデル構築、評価までの流れを網羅しており、機械学習の基礎を体系的に学べる内容となっています。

https://github.com/leogoca00/Supervised-machine-learning-Regression-and-clasification

概要

本リポジトリは、教師あり機械学習の2大主要タスクである回帰（regression）と分類（classification）をテーマにした学習教材的なプロジェクトです。Jupyter Notebookを中心とした構成で、実際のPythonコードを通じて基本的なアルゴリズムの実装方法やモデルの評価手法を丁寧に解説しています。データ準備から特徴量エンジニアリング、モデルの構築、ハイパーパラメータの調整、結果の評価までの一連の流れを体験でき、機械学習の基礎固めに最適なリポジトリです。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 3
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • 教師あり学習の基本である回帰と分類の両方を扱う実践的教材
  • Jupyter Notebookによるコード実装例を提供し、理解を深めやすい
  • データの前処理からモデル評価までの流れを網羅
  • 初心者にも分かりやすいシンプルかつ丁寧な解説付き

技術的なポイント

本リポジトリは、教師あり機械学習の基礎的なアルゴリズム実装にフォーカスしています。回帰問題では、線形回帰や多項式回帰など、連続値予測モデルの構築方法を学ぶことができます。一方、分類問題ではロジスティック回帰や決定木、サポートベクターマシン（SVM）などの代表的な手法を用いて、カテゴリ分類の基礎を理解できます。

ノートブック形式で提供されているため、各ステップのコード実行と結果確認が容易です。具体的には、データセットの読み込みから特徴量のスケーリングや欠損値処理、訓練データ・テストデータの分割、モデルの学習、予測、評価指標の算出（例えば回帰では平均二乗誤差、分類では正解率や混同行列）まで、一連のワークフローを実践的に体験可能です。

さらに、ハイパーパラメータの調整や交差検証といったモデルの汎化性能向上に不可欠なテクニックも含まれており、単なる理論ではなく実務レベルの機械学習プロジェクトに必要な知識の基盤を築けます。Pythonの標準的な機械学習ライブラリであるscikit-learnを活用しているため、実務での応用も想定しやすい点も魅力です。

また、コードは初心者にも理解しやすいシンプルな構造で記述されており、余計な複雑性が排除されています。これにより、機械学習未経験者や学生が最初に触れる教材として最適です。データ分析やAI関連の学習を始めたい方、機械学習の基本アルゴリズムを体系的に理解したい方にとって、有用なリポジトリといえるでしょう。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • LICENSE: ライセンスファイル
  • MachineLearningFundamentals: 実際のJupyter Notebookが格納されたディレクトリ。回帰と分類のコードが含まれる
  • README.md: プロジェクトの概要説明ファイル

まとめ

初心者向けに教師あり学習の回帰と分類を体系的に学べる実践教材。

リポジトリ情報：