Pythonを使ったデータ分析の基礎：機械学習を活用

Pythonはその使いやすさと、豊富なデータ分析関連のライブラリが存在するため、データ分析において広く使用されています。本記事ではPythonを使ったデータ分析の基本的な手順を、scikit-learnライブラリのデータセットを利用して解説します。

０．必要なライブラリのインストール

本記事では、ライブラリとしてpandas、numpy、matplotlib、seaborn、sklearnを使用します。インストールがまだお済でない場合、以下をコマンドプロンプトで実行してください。

pip install pandas 
pip install numpy 
pip install matplotlib
pip install seaborn 
pip install sklearn 

１．必要なライブラリのインポート

データ分析には様々なライブラリが使われますが、ここでは主にpandasとnumpy、そして可視化にはmatplotlibとseabornを使います。また、データセットを読み込むためのsklearn.datasetsもインポートします。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn import datasets

２．データの読み込み

scikit-learnには、分析の練習用としていくつかのデータセットが提供されています。ここでは、ワインの品質を示す「wine」データセットを利用します。

wine = datasets.load_wine()
df = pd.DataFrame(wine.data, columns=wine.feature_names)

３．データの探索

読み込んだデータを探索的に理解するため、基本的な統計量の確認や欠損値の確認を行います。

# 基本的な統計量の確認
df.describe()

# 欠損値の確認
df.isnull().sum()

４．データの可視化

どのようなデータを分析するか理解を深めるため、また特定のパターンやトレンドを発見するためにデータの可視化を行います。

sns.pairplot(df)
plt.show()

５．データの分析

目的に応じて、統計的な検定、機械学習モデルの適用などを行います。ここでは、線形回帰モデルを使用します。線形回帰は予測モデリングの基本的な技法で、目的変数と1つまたは複数の説明変数との間の線形の関係をモデル化します。線形回帰はその単純さと直感的な解釈可能性から、広く使われています。

また、機械学習モデルを適用する場合では、データセットは通常、訓練データとテストデータの2つに分割されます。

・訓練データ：モデルの学習に使用されるデータです。このデータを通じて、モデルはパラメーターを調整し、データのパターンや構造を学習します。

・テストデータ: 学習済みのモデルの性能を評価するために使用されるデータです。訓練データには含まれていない新たなデータを模擬するため、モデルが実際に未知のデータに対してどの程度うまく機能するかを確認することができます。

コードは以下の通りです。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 目的変数の設定
df['target'] = wine.target

# 訓練データとテストデータに分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop('target', axis=1), df['target'], test_size=0.2, random_state=42)

# モデルの学習
model = LinearRegression()

# モデルの評価
print(model.score(X_test, y_test))

６．まとめ

以上がPythonを用いたデータ分析の基本的な流れです。データ分析は大きな問題解決の一部であるため、問題の理解から始まり、適切な分析手法の選択、結果の解釈と提言へと続く一連の流れを大切にしましょう。

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