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scikit-learnにおける'transform'と'fit_transform'の違い

まず、'transform'メソッドは、データセットを変換するために使用されます。これは、学習済みの変換器（transformer）を適用することで、データセットの特徴量を変換します。つまり、変換器を学習させる必要はありません。例えば、スケーリングや正規化などの変換を行う場合、'transform'メソッドを使用します。>>More

scikit-learnを使用したトレーニング、テスト、検証の方法

まず、データセットをトレーニングセット、テストセット、検証セットの3つに分割する必要があります。scikit-learnでは、train_test_split関数を使用して、データセットをランダムに分割することができます。例えば、以下のように使用します:>>More

scikit-learnを使用してロジスティック回帰の確率を取得する方法

scikit-learnは、Pythonで機械学習モデルを構築するための強力なライブラリです。ロジスティック回帰モデルを使用してクラス分類を行う場合、予測値だけでなく、クラスの確率を取得することも重要です。以下に、scikit-learnを使用してロジスティック回帰の確率を取得する方法を示します。>>More