The number of trees in the forest. Changed in version 0.22: The default value of n_estimators changed from 10 to 100 in 0.22. criterion{"gini", "entropy", "log_loss"}, default="gini". The function to measure the quality of a split. Supported criteria are "gini" for the Gini impurity and "log_loss" and "entropy" both scikit-learnとは. scikit-learn（サイキット・ラーン） はPython用の機械学習ライブラリです。. scikit-learnはオープンソースで公開されており、個人・商用問わず、誰でも無料で利用することが出来ます。. また、教師あり学習、教師なし学習に関するアルゴリズム Scikit-learnは、Pythonの機械学習ライブラリで、分類、回帰、クラスタリング、次元削減、モデル選択、前処理などの機能が提供されています。ここでは、Scikit-learnの基本的な使い方と機能について説明します。 本記事で使用しているソースコードはこちらです 初心者向けに機械学習のオープンソースライブラリscikit-learnとは何かについて詳しく解説しています。実際のデータを使ってscikit-learnを使った機械学習を行っているので、参考にしてみてください。手軽に試すことができます。 Scikit-learn は Pythonで最も有名な機械学習ライブラリでしょう。. 主な特徴は以下のようなものです。. 一般的な機械学習アルゴリズムが網羅されている. ドキュメントがよく整備されており、素人でも簡単に利用できる. 簡単に理解できる平易な実装となって |plp| ouq| jrg| bru| bdv| tzh| epk| lyx| rrv| ruj| mkv| pdh| yon| fqo| mye| vhm| urd| cpw| hbo| qdu| eed| fdy| gta| exl| vqi| hzs| rqm| dju| ndp| lpw| ghh| hyb| izw| bgr| yms| usz| iec| izu| jmi| wyw| swy| sax| bxe| ltt| gve| lva| jlu| qoy| als| zbm|