今回は、AI(人工知能)を作る際に使用される機械学習ライブラリ「Scikit-learn」のインストール方法について徹底解説します!
Scikit-learnとは?
引用:https://scikit-learn.org/stable/
Scikit-learnは、Pythonで使用できるオープンソースプロジェクトのライブラリです。
読み方は、「サイキットラーン」です。
オープンソースですので、誰でも自由に利用したり再頒布でき、ソースコードを覗いてどんな計算が行われているかを確認できます。
Scikit-learnはかなり活発なユーザーコミュニティの中で開発・改良が加えられており、ドキュメントも整備されているので、初心者でもスムーズにScikit-learnを使い始めることができるようになっています。
scikit-learnの特徴や学ぶメリット
scikit-learnは、Pythonを使った機械学習ライブラリの中でも、使いやすさと機能の充実度で特に人気があります。データ分析や機械学習のプロセス全体をシンプルなコードで実現できるため、初心者から上級者まで幅広いユーザーに対応しています。その特徴と学ぶことによるメリットを理解することで、効率的にスキルを伸ばし、さまざまな分野で応用できる知識を得ることができます。
scikit-learnの特徴
scikit-learnは、Pythonを使用した機械学習ライブラリの中でも特に人気のあるツールです。その最大の特徴は、多様な機械学習アルゴリズムを簡単に利用できる点です。分類や回帰、クラスタリング、次元削減といった幅広いアルゴリズムが統一されたインターフェースで提供されており、初心者でも扱いやすく設計されています。また、データの前処理を行うためのツールも豊富で、欠損値の補完やデータの標準化、エンコーディングなどの操作を簡潔なコードで実現できます。
さらに、scikit-learnはPythonの他のライブラリ、例えばNumPyやpandas、matplotlibなどと高い互換性を持っているため、データの読み込みから可視化、モデル構築までの一連の作業を効率的に進めることが可能です。
その上、公式サイトには充実したドキュメントとサンプルコードが用意されており、初心者から上級者まで幅広いユーザーが利用しやすい環境が整っています。コミュニティも活発で、疑問点やトラブルがあればすぐに解決策を見つけることができる点も魅力です。
scikit-learnを学ぶメリット
scikit-learnを学ぶことは、データ分析や機械学習の基礎を効率的に習得するための近道となります。このライブラリは、シンプルな構造ながら実践的な機能を兼ね備えており、初心者が基礎を固めるのに最適です。また、統一されたAPI設計により、機械学習モデルの構築や評価、ハイパーパラメータの調整といった実務的なスキルを手軽に学ぶことができます。
さらに、scikit-learnで身につけたスキルは他の分野でも応用が可能です。例えば、金融データの分析や医療分野での予測モデルの作成、マーケティングのパフォーマンス向上など、さまざまな分野で活用できます。
また、scikit-learnは他のライブラリとの連携が容易なため、データ処理からモデル作成、可視化までの一連の作業を一つの環境で完結できる点も、実務でのメリットと言えます。学びを深めていく中で、データサイエンスやAIの理解が進み、キャリアの幅を広げるきっかけにもなるでしょう。
無料でScikit-learnをインストールして環境を構築する方法
Scikit-learnをインストールして環境を構築するには、以下の作業が必要です。
- Pythonのインストール
- Pycharmのインストール
- Scikit-learnのインストール
Pythonは、AIや機械学習の分野で一般的に使われているプログラミング言語です。
プログラミング言語だけでも開発は可能ですが、それを簡単で便利な環境で実行するのが統合開発環境です。
統合開発環境にはいくつか種類があり、今回ご紹介するPycharmを始め、Anacondaなども有名です。
そこに、Scikit-learnをインストールするだけで機械学習の準備ができます。
Scikit-learnの公式Webサイトはこちらです。
ここからは、これらのインストール方法を順に見ていきましょう。
Pythonとは?
Pythonは、オープンソースで開発されているフリーのプログラミング言語の一つで、プログラミング言語の中でも「スクリプト言語」と呼ばれています。
Pythonは可読性の高いプログラミング言語で覚えやすいことが特徴です。
Pythonは多くの企業で使われており、アプリやソフトウェアの開発、データサイエンス、IoTの分野、ディープラーニングといったAIを支える技術分野でも積極的に活用されています。
Pythonのバージョンについて
Pythonにはバージョン2系とバージョン3系の2つのバージョンが存在します。
現在のPythonの利用状況は、最新のバージョン3系だけはなく古株のバージョン2系も多く利用されています。
しかし、現在のPythonの開発状況はバージョン3系の開発が積極的に行われており、バージョン2系は2020年にはサポートが打ち切られました。2023年8月現在、3.11.4が最新バージョンです。
Pythonのインストール方法
Pythonの公式サイト へアクセスし、インストーラーをダウンロードします。
「Download」で、「Python 3.x.x」を選択します。
「Files」から、使用しているOS、希望するインストーラーを選択し、インストーラーをダウンロードします。
ダウンロードしたインストーラーを実行します。
「Add Python 3.x to PATH」にチェックを入れ、「Install Now」を押してインストールします。
macOSの場合は、「Add Python 3.x to PATH」にチェックを入れる作業は不要です。
インストールが終了したら、「Close」で閉じます。
Pycharmのインストール方法
今回は、Python向けの統合開発環境「PyCharm」を使用してみます。
PyCharmは、Pythonの統合開発環境(IDE)の一つで、Windows・macOS・Linuxで動作します。
有償の Professional Edition と、無償の Community Edition があります。
PyCharmの公式サイトへアクセスし、インストーラーをダウンロードします。
Communityの[Download]を選択します。
ダウンロードしたファイルを実行し、[Next]を選択し、インストールを進めます。
macOSの場合はアイコンをアプリケーションに追加するだけでインストールが完了するため、これ以降の作業は不要です。
デスクトップにショートカットが必要な場合、OSに合わせて32bitか64bitを選択します。
また、「.py」のチェックをONにすると、Pythonファイル(.py)をPyCharmに紐付けられます。
これらのチェックは、不要な方は無しで進んでも問題ありません。[Next]で進み、インストールします。
「Run PyCharm Community Edition」のチェックを入れ、[Finish]で完了します。
「Do not import setting」を選択し、[OK]を選択します。
OpenCVのインストール方法
「PyCharm」を使用すると、簡単にOpenCVのライブラリをインストールできます。
[Create New Project]で新しいプロジェクトを作成します。
Locationに任意の名前を入力し、[Create]をクリックします。
「Project :xxx
– 「Project Interpreter」で、「+」マークを選択します。
検索ウィンドウで以下のライブラリを検索し、表示されたライブラリを選択し[Install Package]を選択します。
Scikit-learnとともにインストールをするNumpyとScipyは数値計算用ライブラリで、Matplotlibは画像描画用のライブラリです。
両ライブラリともScikit-learnと併用することも多いため、必ず一緒にインストールしておいてください。
- Scikit-learn
- Numpy
- Scipy
- matplotlib
「Package ‘xxxxxx’ installed successfully」が表示されたらインストールが完了です。
右上の「×」ボタンでダイアログを閉じます。
Pycharmを使用せずにScikit-learnをインストールする方法
コマンドプロンプト(またはターミナル)から、以下のようにpipコマンドを使用して、OpenCVをインストールできます。
まとめ
環境によってはインストールに失敗することもあるかもしれません。
その際は、エラーメッセージでの検索や、「Scikit-learn インストール ハマった」などと検索すると情報が出てくることもありますよ!
