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:
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)Xは特徴量の行列、yは対応するラベルのベクトルです。test_sizeパラメータはテストセットの割合を指定し、random_stateパラメータは乱数のシード値を指定します。
次に、トレーニングセットを使用してモデルをトレーニングします。scikit-learnでは、さまざまな機械学習アルゴリズムが実装されており、それらを簡単に利用することができます。例えば、以下のようにしてロジスティック回帰モデルをトレーニングすることができます:
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)モデルがトレーニングされたら、テストセットを使用してモデルのパフォーマンスを評価します。scikit-learnでは、scoreメソッドを使用してモデルの精度を計算することができます。例えば、以下のようにします:
accuracy = model.score(X_test, y_test)最後に、検証セットを使用してモデルのチューニングや比較を行うことができます。検証セットはモデルのハイパーパラメータの調整やアルゴリズムの選択に使用されます。scikit-learnでは、cross_val_score関数を使用してクロスバリデーションを実行することができます。例えば、以下のようにします:
from sklearn.model_selection import cross_val_score
scores = cross_val_score(model, X_validation, y_validation, cv=5)cvパラメータはクロスバリデーションの分割数を指定します。scoresには各分割でのモデルのスコアが格納されます。
以上がscikit-learnを使用したトレーニング、テスト、検証の基本的な手順です。これらの手法を使ってモデルのパフォーマンスを向上させるためには、適切な特徴量の選択や前処理、モデルの選択やチューニングなどを行う必要があります。