【初心者向け】Sklearn｜使い方/サンプルコード/できること/アルゴリズムの選び方を徹底解説

Scikit-learn（sklearn）は、Pythonで機械学習を行うための強力なライブラリです。

この記事では、その基本的な使い方からサンプルコード、できること、アルゴリズムの選び方までを徹底解説します。

Scikit-learnを使いこなして、データ分析の世界を広げましょう。

この記事を読むことで、scikit-learnを使った機械学習の実装方法がわかり、データ分析のスキルアップにつながります。

サンプルコードを参考にしながら、アルゴリズムの選び方をマスターしましょう。

この記事でわかることは以下のとおりです。

• scikit-learnのインストールと基本操作
• 分類・回帰問題のサンプルコードと実装例
• 適切なアルゴリズム選択のポイント
• 学習リソースとコミュニティの活用方法

Scikit-learnの魅力

• 機械学習におけるScikit-learnの立ち位置
• Scikit-learnを使うメリット
• どんなことができるのか

scikit-learn（sklearn）は、Pythonで利用できるオープンソースの機械学習ライブラリです。

分類、回帰、クラスタリングなど、さまざまな機械学習アルゴリズムが実装されており、データ分析を効率的に進める上で欠かせないツールといえるでしょう。

機械学習におけるScikit-learnの立ち位置

機械学習の分野において、scikit-learnは使いやすさと豊富な機能で確固たる地位を築いています。

データ分析に必要な機能が網羅されており、初心者から上級者まで幅広い層に支持されている点が特徴です。

Pythonの主要なライブラリであるNumPyやpandasとの連携もスムーズに行えるため、データ分析のワークフローに組み込みやすい点が魅力です。

Scikit-learnを使うメリット

Scikit-learnを利用するメリットは数多くありますが、主なものとして以下の3つがあげられます。

メリット	内容
豊富なアルゴリズム	分類、回帰、クラスタリングなど、さまざまな機械学習アルゴリズムが利用可能
使いやすさ	統一されたインターフェースで、簡単にモデルを構築・評価できる
充実したドキュメント	公式ドキュメントが整備されており、学習しやすい

これらのメリットにより、機械学習の実装にかかる時間と労力を大幅に削減できます。

どんなことができるのか

Scikit-learnを使うことで、以下のようなことが実現できます。

できること	内容
予測モデルの構築	過去のデータから未来の事象を予測するモデルを構築できる
データ分析	データの傾向やパターンを分析し、新たな知見を得られる
自動化	機械学習モデルを組み込んだシステムを構築し、業務を自動化できる

たとえば、過去の売上データから将来の売上を予測したり、顧客の購買履歴からおすすめの商品を提案したりすることが可能です。

みなさんもScikit-learnを活用して、データに基づいた意思決定や業務効率化に役立ててみてください。

Scikit-learnの基本

• インストール方法
• データセットの準備
• モデルの選択
• 学習と予測
• 評価方法

scikit-learn（sklearn）は、Pythonの代表的な機械学習ライブラリです。

分類、回帰、クラスタリングなど、さまざまな機械学習アルゴリズムが実装されており、データ分析を効率的に進められます。

ここでは、scikit-learnの基本的な使い方を見ていきましょう。

インストール方法

まずは、scikit-learnをインストールしましょう。

pipを使用するのが一般的です。

以下のコマンドをターミナルで実行することで、インストールが完了します。

Python3.13.X

py -m pip install scikit-learn

Anacondaを使用している場合は、condaコマンドでもインストールできます。

conda install scikit-learn

インストールが終わったら、Pythonのコード内でimport sklearnと記述して、scikit-learnが正常にインポートできるか確認しましょう。

データセットの準備

scikit-learnには、機械学習の学習や動作確認に利用できるサンプルデータセットがいくつか用意されています。

代表的なものとして、iris（アヤメのデータセット）やboston（ボストン住宅価格データセット）などがあります。

これらのデータセットは、sklearn.datasetsモジュールから読み込むことができます。

from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data  # 特徴量
y = iris.target # ターゲット変数

Xには特徴量データ、yにはターゲット変数が格納されます。

これらのデータを使って、モデルの学習や評価を行うことができます。

モデルの選択

scikit-learnには、さまざまな機械学習アルゴリズムが実装されています。

例えば、分類タスクにはロジスティック回帰、決定木、サポートベクターマシン（SVM）などが利用できます。

回帰タスクには線形回帰、リッジ回帰、Lasso回帰などがあります。

どのアルゴリズムを選択するかは、データの性質やタスクの目的によって異なります。

scikit-learnの公式サイトには、アルゴリズム選択の際に役立つチートシートが掲載されているので、参考にするとよいでしょう。

学習と予測

モデルを選択したら、学習データを用いてモデルを学習させます。

scikit-learnのモデルは、fitメソッドを使って学習を行います。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()  # モデルのインスタンス化
model.fit(Xtrain, ytrain) # 学習

学習が終わったら、テストデータを用いて予測を行います。

予測にはpredictメソッドを使用します。

ypred = model.predict(Xtest)  # 予測

y_predには、テストデータに対する予測結果が格納されます。

評価方法

モデルの性能を評価するために、さまざまな評価指標が用意されています。

分類タスクの場合、正解率、適合率、再現率、F1値などがよく用いられます。

回帰タスクの場合、平均二乗誤差（MSE）、決定係数（R^2）などが用いられます。

scikit-learnのsklearn.metricsモジュールには、これらの評価指標を計算するための関数が用意されています。

from sklearn.metrics import accuracy_score

accuracy = accuracyscore(ytest, y_pred)  # 正解率の計算
print("Accuracy:", accuracy)

評価指標を計算することで、モデルの性能を客観的に評価し、改善に繋げることができます。

みなさんもこれらの評価方法を参考に、モデルの精度向上に努めてみてください。

サンプルコードで学ぶ実践

• 分類問題の実装例
• 回帰問題の実装例
• データセットの種類
• モデル構築の流れ

機械学習をPythonで実装するなら、scikit-learn（sklearn）は外せないライブラリです。

この記事では、scikit-learnの基本的な使い方から、サンプルコード、できること、アルゴリズムの選び方まで、余すことなく解説します。

さあ、scikit-learnの世界へ飛び込みましょう！

scikit-learnを実際に動かしてみるのが、理解への一番の近道です。

ここでは、分類問題と回帰問題のサンプルコードを通して、具体的な実装方法を解説していきます。

分類問題の実装例

ここでは、アヤメの種類を分類するサンプルコードを紹介します。

scikit-learnに用意されているirisデータセットを使用し、ロジスティック回帰で分類を行います。

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

model = LogisticRegression(solver='liblinear', multi_class='ovr', random_state=42)

model.fit(X_train, y_train)

y_pred = model.predict(X_test)

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'正解率: {accuracy}')

1.データの準備

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

2.データの分割

Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = traintestsplit(X, y, testsize=0.3, randomstate=42)

3.モデルの構築

model = LogisticRegression(solver='liblinear', multiclass='ovr', randomstate=42)

4.モデルの学習

model.fit(Xtrain, ytrain)

5.予測

ypred = model.predict(Xtest)

6.評価

accuracy = accuracyscore(ytest, y_pred)
print(f'正解率: {accuracy}')

上記のコードを実行すると、正解率が表示されます。

ロジスティック回帰は、多クラス分類にも対応できるため、irisデータセットのような複数のクラスを持つデータセットにも適用可能です。

回帰問題の実装例

今度は、ボストン市の住宅価格を予測する回帰問題を扱います。

ここでもscikit-learnに付属しているbostonデータセットを使用します。

線形回帰モデルを使って価格を予測してみましょう。

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

boston = datasets.load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

model = LinearRegression()

model.fit(X_train, y_train)

y_pred = model.predict(X_test)

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f'平均二乗誤差: {mse}')

1.データの準備

boston = datasets.load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

2.データの分割

Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = traintestsplit(X, y, testsize=0.3, randomstate=42)

3.モデルの構築

model = LinearRegression()

4.モデルの学習

model.fit(Xtrain, ytrain)

5.予測

ypred = model.predict(Xtest)

6.評価

mse = meansquarederror(ytest, ypred)
print(f'平均二乗誤差: {mse}')

このコードでは、平均二乗誤差（MSE）という指標を用いてモデルの性能を評価しています。

MSEが小さいほど、予測精度が高いことを意味します。

データセットの種類

scikit-learnには、上記で紹介したirisデータセットやbostonデータセットの他にも、様々な種類のデータセットが用意されています。

これらのデータセットは、機械学習の学習やアルゴリズムの動作確認に便利です。

どのようなデータセットがあるのか、いくつか例を見てみましょう。

データセット名	タスク	特徴
iris	分類	アヤメの種類を分類するためのデータセット
boston	回帰	ボストン市の住宅価格を予測するためのデータセット
digits	分類	手書き数字の画像を分類するためのデータセット
wine	分類	ワインの品質を分類するためのデータセット

これらのデータセットを利用することで、様々な機械学習アルゴリズムを試したり、データの前処理方法を学んだりすることができます。

モデル構築の流れ

scikit-learnを使った機械学習モデルの構築は、大まかに以下の流れで進みます。

1. データの準備: 使用するデータセットを準備し、特徴量と目的変数に分割する
2. データの分割: データを学習用と評価用に分割する
3. モデルの選択: 適切なアルゴリズムを選択する
4. モデルの学習: 学習用データを用いてモデルを学習させる
5. 予測: 評価用データを用いて予測を行う
6. 評価: 予測結果を評価指標を用いて評価する

この流れを意識することで、効率的にモデルを構築し、性能を向上させることができます。

迷ったらこの手順を思い出してみてください。

アルゴリズム選びの道標

• アルゴリズム選択のポイント
• 分類アルゴリズムの特徴
• 回帰アルゴリズムの特徴
• クラスタリングアルゴリズムの特徴

scikit-learn（sklearn）は、Pythonで機械学習を行うための頼れる相棒です。

本稿では、scikit-learnの魅力に迫り、その使い方、できること、サンプルコード、アルゴリズムの選び方を徹底的に解説します。

アルゴリズム選択のポイント

機械学習プロジェクトを成功させるには、適切なアルゴリズムを選ぶことが重要です。

問題の種類、データの特性、そして目的に応じて、最適なアルゴリズムを見つけ出す必要があります。

アルゴリズム選びは、まさに羅針盤であり、プロジェクトを正しい方向へ導くための道標となります。

分類アルゴリズムの特徴

分類アルゴリズムは、データをあらかじめ定義されたカテゴリに分類するために使用されます。

メールをスパムと非スパムに分類したり、画像を猫と犬に分類したりするタスクに役立ちます。

主な分類アルゴリズムとして、ロジスティック回帰、決定木、サポートベクターマシン（SVM）などがあります。

アルゴリズム	特徴
ロジスティック回帰	線形モデルであり、二値分類問題に適しています。計算効率が良いのが特徴です。
決定木	データを木構造で表現し、非線形なデータにも対応できます。解釈しやすいのが利点です。
サポートベクターマシン(SVM)	高次元空間でも効果を発揮し、複雑なデータにも対応できます。パラメータ調整が重要です。

分類アルゴリズムを選ぶ際には、データの量、特徴量の数、そして求められる精度を考慮しましょう。

回帰アルゴリズムの特徴

回帰アルゴリズムは、連続的な数値を予測するために使用されます。

住宅価格の予測、売上予測、株価予測など、さまざまな分野で活用されています。

主な回帰アルゴリズムとして、線形回帰、多項式回帰、決定木回帰などがあります。

アルゴリズム	特徴
線形回帰	最も基本的な回帰アルゴリズムであり、線形関係にあるデータに適しています。
多項式回帰	非線形なデータにも対応できます。次数を調整することで、より複雑な関係性を表現できます。
決定木回帰	決定木を回帰問題に応用したもので、非線形なデータにも対応できます。過学習に注意が必要です。

回帰アルゴリズムを選ぶ際には、データの分布、ノイズの量、そして予測の精度を考慮する必要があります。

クラスタリングアルゴリズムの特徴

クラスタリングアルゴリズムは、データを類似性に基づいてグループ化するために使用されます。

顧客セグメンテーション、異常検知、画像認識など、さまざまな分野で活用されています。

主なクラスタリングアルゴリズムとして、k-means、階層的クラスタリング、DBSCANなどがあります。

アルゴリズム	特徴
k-means	データ点をk個のクラスタに分割します。計算効率が良いですが、クラスタ数kの決定が必要です。
階層的クラスタリング	データ点を階層的にクラスタリングします。デンドログラムを用いて結果を可視化できます。
DBSCAN	密度に基づいてクラスタを形成します。ノイズに強く、クラスタ数を事前に指定する必要はありません。

クラスタリングアルゴリズムを選ぶ際には、データの形状、密度、そしてノイズの量を考慮しましょう。

各アルゴリズムの特徴を理解し、データに最適なものを選ぶことが重要です。

さあ、Scikit-learnの世界へ

• 公式ドキュメントを読み解く
• 学習リソースの紹介
• コミュニティで知識を深める

機械学習をこれから始める方も、すでに利用している方も、scikit-learn（sklearn）は強力な味方になります。

多岐にわたる機能と使いやすさで、データ分析の世界をきっと切り開いてくれるはずです。

公式ドキュメントを読み解く

scikit-learnの公式ドキュメントは、まさに知識の宝庫です。

各アルゴリズムの詳細な解説から、APIの使い方、サンプルコードまで、あらゆる情報が網羅されています。

項目	説明
チュートリアル	初心者向けの入門ガイド
ユーザーガイド	各機能の詳細な解説
APIリファレンス	クラスや関数の仕様
サンプル	豊富なコード例

初めは難しく感じるかもしれませんが、丁寧に読み進めることで、scikit-learnの理解が深まるはずです。

分からないことがあれば、ドキュメントの検索機能を活用したり、後述するコミュニティで質問したりするのも良いでしょう。

学習リソースの紹介

公式ドキュメント以外にも、scikit-learnを学ぶためのリソースはたくさんあります。

リソース	説明
書籍	scikit-learnの入門書や実践書
オンライン講座	動画で学べる講座
チュートリアルサイト	Web上で学べるチュートリアル
Qiitaなどの技術記事	個人の経験や知識が共有されている記事

たとえば、書籍では、scikit-learnの基本的な使い方から応用まで体系的に学べます。

オンライン講座では、動画を見ながら手を動かすことで、より実践的なスキルが身につくでしょう。

Qiitaなどの技術記事では、具体的な問題解決のヒントや最新の情報が得られます。

私のおすすめは「scikit-learnで実践する機械学習」ですぞ。

コミュニティで知識を深める

scikit-learnには、活発なコミュニティが存在します。

コミュニティに参加することで、他のユーザーと情報交換をしたり、質問をしたりすることができます。

コミュニティ	説明
Stack Overflow	プログラミングに関するQ&Aサイト
scikit-learnのメーリングリスト	scikit-learnに関する議論や情報交換
GitHub	scikit-learnのソースコードや issue
connpass	機械学習関連のイベント情報

Stack Overflowでは、scikit-learnに関する質問が数多く投稿されており、過去の質問を検索することで、解決策が見つかるかもしれません。

scikit-learnのメーリングリストでは、開発者や他のユーザーと直接意見交換をすることができます。

GitHubでは、scikit-learnのソースコードを読んだり、バグ報告や機能提案をしたりすることができます。

connpassでは、scikit-learnに関する勉強会やセミナーなどのイベント情報が見つかります。

これらのリソースを活用することで、scikit-learnの知識を深め、より高度なデータ分析に挑戦できます。

さあ、scikit-learnの世界へ飛び込みましょう！

よくある質問（FAQ）

参考

• scikit-learn 入門：6つの機能と分類・回帰の実装方法を徹底 …
• 【2025】Scikit-learnの使い方5選！初心者でもできる実装や …
• 他のPython関連記事

まとめ

scikit-learn（sklearn）は、Pythonで機械学習を行うためのライブラリで、この記事ではその基本的な使い方から応用までを解説しました。

scikit-learnを使いこなして、データ分析の世界を広げましょう。

• Scikit-learnのインストールと基本操作
• 分類・回帰問題の実装例
• アルゴリズム選択のポイント

この記事を参考に、scikit-learnを実際に使ってみて、データ分析スキルを向上させてください。