初心者向け機械学習アルゴリズム解説

機械学習は、コンピュータがデータから学び、予測や意思決定を行う技術です。この記事では、初心者向けに基本的な機械学習アルゴリズムを解説します。これらのアルゴリズムは、機械学習の基礎を理解するために役立ちます。

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1. 線形回帰（Linear Regression）

概要

線形回帰は、連続値を予測するためのアルゴリズムです。入力変数と出力変数の関係を線形モデルで表現します。最も基本的な回帰分析の一つで、予測値は直線上にあります。

使用例

住宅価格の予測
売上予測

実装例（Python）

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# データの用意
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y = [1, 2, 3, 4, 5]

# モデルの作成
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 予測
prediction = model.predict(6)
print(prediction)

2. ロジスティック回帰（Logistic Regression）

概要

ロジスティック回帰は、二値分類を行うためのアルゴリズムです。目的変数がカテゴリデータ（0または1）の場合に使用されます。シグモイド関数を使用して、出力を0から1の範囲に変換します。

使用例

スパムメールの分類
患者の病気有無の診断

実装例（Python）

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# データの用意
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y = [0, 0, 0, 1, 1]

# モデルの作成
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# 予測
prediction = model.predict(6)
print(prediction)

3. k近傍法（K-Nearest Neighbors, KNN）

概要

k近傍法は、分類と回帰の両方に使用されるアルゴリズムです。データポイントの分類や予測は、近傍のk個のデータポイントのラベルによって決まります。計算が簡単で直感的な方法です。

使用例

画像認識
顧客の購買パターン分析

実装例（Python）

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# データの用意
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y = [0, 0, 0, 1, 1]

# モデルの作成
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
model.fit(X, y)

# 予測
prediction = model.predict(6)
print(prediction)

4. 決定木（Decision Tree）

概要

決定木は、データを条件に基づいて分割し、分類または回帰を行うアルゴリズムです。ツリー構造を持ち、各ノードが特徴量の条件を表し、リーフノードが予測結果を表します。

使用例

顧客のセグメンテーション
クレジットリスクの評価

実装例（Python）

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# データの用意
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y = [0, 0, 0, 1, 1]

# モデルの作成
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)

# 予測
prediction = model.predict(6)
print(prediction)

5. サポートベクターマシン（Support Vector Machine, SVM）

概要

サポートベクターマシンは、データをクラスに分類するためのアルゴリズムです。データを高次元空間にマッピングし、クラス間の最大のマージンを持つ超平面を見つけます。

使用例

画像認識
テキスト分類

実装例（Python）

from sklearn import svm

# データの用意
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y = [0, 0, 0, 1, 1]

# モデルの作成
model = svm.SVC()
model.fit(X, y)

# 予測
prediction = model.predict(6)
print(prediction)