序章：Pythonとscikit-learnで始める機械学習
2025年現在、Pythonは機械学習分野で最も広く使われる言語です。理由はシンプルな文法と豊富なライブラリ。初学者でも学びやすく、データ分析からモデル構築まで必要なツールが揃っています。
代表ライブラリは scikit-learn・TensorFlow・PyTorch。特にscikit-learnは、前処理→学習→評価→チューニングを一貫して実装でき、入門に最適です。日本でも学習需要が高く、オンライン講座（例：Aidemy Premium）が人気です。
第1章：Pythonとscikit-learnのセットアップ
Pythonのインストール
最新の安定版はPython 3.13系（パフォーマンス改善や新機能が多数）。初学者にも推奨です。
インストール手順
- 公式サイト：python.org から最新をDL。
- インストーラ選択：「Download Python 3.13」をクリックしOS用を選択。
- セットアップ：「Add Python to PATH」に必ずチェック→Install。
- 確認：
python --versionが 3.13.x を返せばOK。
仮想環境のセットアップ
仮想環境の作成と有効化
- 作成：
python -m venv myenv - 有効化：
- Windows：
myenv\Scripts\activate - macOS/Linux：
source myenv/bin/activate
有効化されるとプロンプト先頭に
(myenv)が表示されます。 - Windows：
scikit-learnのインストール
pip install scikit-learn動作確認：
import sklearn
print(sklearn.__version__)開発環境の選定
- Jupyter Notebook：探索・記録に最適。
- Visual Studio Code：拡張機能が豊富、Git/デバッグが楽。
- PyCharm：静的解析・補完が強力なIDE。
第2章：ワークフローとデータ前処理の基本
機械学習の標準フロー
- データ取得
- 前処理（欠損/外れ値/エンコード/スケーリング）
- モデル選択
- 学習（train）
- 評価（test/validation）
- ハイパーパラメータ調整
- 保存・デプロイ
欠損値の処理（SimpleImputer）
欠損を放置すると学習や推論で失敗します。平均や最頻値などで補完：
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(strategy="mean")
data_imputed = imputer.fit_transform(data)スケーリング（StandardScaler）
多くのモデルでスケール差は不利に。標準化で平均0・標準偏差1へ：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data_imputed)モデル選択とトレーニング
タスクは大きく 回帰 と 分類 に分かれます。
回帰（例：線形回帰）
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)分類（例：ロジスティック回帰）
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
clf = LogisticRegression(max_iter=1000)
clf.fit(X_train, y_train)モデル評価
回帰は MSE と R²、分類は Accuracy や 混同行列 を使用。
回帰モデルの評価
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
y_pred = model.predict(X_test)
print("MSE:", mean_squared_error(y_test, y_pred))
print("R² :", r2_score(y_test, y_pred))分類モデルの評価（混同行列をMatplotlibで可視化）
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_pred = clf.predict(X_test)
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(cm)
ax.set_xlabel("Predicted"); ax.set_ylabel("Actual")
for i in range(cm.shape[0]):
for j in range(cm.shape[1]):
ax.text(j, i, cm[i, j], ha="center", va="center")
plt.title("Confusion Matrix")
plt.show()第3章：実践例—scikit-learnでシンプルな回帰モデル
公開の気象データ等を用いて、前処理→学習→評価→可視化までを体験します。
データ読み込み
import pandas as pd
data = pd.read_csv("japan_weather_data.csv") # 例：気象庁の公開CSV前処理と学習
欠損補完・標準化の後、学習データでモデルを訓練し、テストで評価します。
予測の可視化（実測 vs 予測）
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel("Actual"); plt.ylabel("Predicted")
plt.title("Actual vs Predicted")
plt.show()第4章：パイプラインとハイパーパラメータ最適化
Pipelineで前処理〜学習を一括
前処理とモデルを一つのオブジェクトで管理でき、リーク防止・再現性向上に有効。
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LinearRegression
pipeline = Pipeline([
("scaler", StandardScaler()),
("regressor", LinearRegression())
])
pipeline.fit(X_train, y_train)GridSearchCVでハイパーパラメータ最適化
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.linear_model import Ridge
param_grid = {"alpha": [0.01, 0.1, 1, 10, 100]}
grid = GridSearchCV(Ridge(), param_grid, cv=5, n_jobs=-1)
grid.fit(X_train, y_train)
best = grid.best_estimator_最終章：まとめと次のステップ
scikit-learnで前処理→学習→評価→最適化までを通しで体験しました。ここからは、ディープラーニングや生成AIなども視野に入れて学習を拡張しましょう。
入門は「小さく作って評価する」の反復が最短ルートです。継続で“精度と再現性”を積み上げていきましょう。
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短期で要点を押さえるコースから始めてみましょう。
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