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Pythonで実践する教師あり学習

ラベル付きの例から学ぶモデルを訓練します。scikit-learnで分割、学習、予測、評価を行い、どのモデルもグラフで確かめ、最後にペンギンの種を分類するモデルを完成させます。

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58 レッスン58 チャレンジ240 クイズの問題

  • 初心者向け
  • sparkles iconAIによるコーディングサポート
  • hint icon実践的なインタラクティブレッスン
  • quiz icon知識を確かめるクイズ
  • certificate icon無料の修了証明書

シラバス

1 セクション58 レッスン58 チャレンジ240 クイズの問題

このセクションは Machine Learning ジャーニーの一部です。シラバス全体にはさらに多くのセクションがあります - 下のプレビューをクリックして、ジャーニーページで確認してください。

  1. セクション 1データとプロット60 レッスン
  2. セクション 2機械学習のための統計64 レッスン
  3. セクションを始める開始開く閉じるscikit-learnで実際のモデルを学習:データの分割、学習、予測、評価。k-NN、線形回帰とロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレストとブースティング、交差検証による公正な評価、パイプラインを学び、ペンギンのエンドツーエンドプロジェクトで締めくくります。

    初めてのモデル

    5 レッスン520

    最近傍法

    5 レッスン520

    線形回帰

    5 レッスン520

    ロジスティック回帰

    5 レッスン520

    分類器の評価

    6 レッスン625

    決定木

    5 レッスン520

    過学習

    5 レッスン520

    交差検証

    4 レッスン415

    アンサンブル

    4 レッスン415

    パイプライン

    5 レッスン520

    プロジェクト:ペンギンの種

    5 レッスン525

    最終課題

    4 レッスン420
  4. セクション 4教師なし学習51 レッスン
使える機能
コーディングを学ぶために使うすべて

実践で学ぶ

実際のコードを書き、データベースをクエリし、ウェブサイトを構築し、AIプロンプトをマスターしましょう。インタラクティブなレッスンで現代の開発者に必要なすべてのスキルを網羅しています。

playground.js
コードエディタ
1const greeting = "Hello, Coddy!"
2function sayHi(name) {
3    return greeting + " " + name
4}
5
bottombar Collapse icon
テスト #1test Case Success icon
テスト #2test Case Success icon
テスト #3test Case Failure icon
入力
"Alex"
出力
"Hello, Coddy! Alex"

連続記録を築こう

継続して進捗を見守りましょう!毎日のコーディング習慣を追跡し、フリーズ日で連続記録を守り、毎日参加することで報酬を獲得しましょう。

12 日連続

明日も戻ってきて連続記録を維持しましょう!

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product Double Or Nothing icon

ダブル・オア・ナッシング

7日中5日目

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連続記録フリーズ

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どこでも学べる

コーディングの旅を持ち歩こう!セットアップ不要、ダウンロード不要 - 開いてすぐにコーディング開始。iOS、Android、Webで4.9星評価で利用可能。

Python
7ストリーク
250スコア
5エネルギー
変数
journey Hex Done Base iconjourney Hex Done Shadow iconjourney Hex Done Top iconjourney Lesson Done icon
journey Path Right Done icon
journey Hex Done Base iconjourney Hex Done Shadow iconjourney Hex Done Top iconjourney Lesson Done icon
journey Path Left Done icon
journey Hex Active Base iconjourney Hex Active Shadow iconjourney Hex Active Top iconjourney Lesson Theory Challenge icon
続ける
journey Path Right icon
journey Hex Locked Base iconjourney Hex Locked Shadow iconjourney Hex Locked Top iconjourney Lesson Theory Challenge icon
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journey Hex Locked Base iconjourney Hex Locked Shadow iconjourney Hex Locked Top iconjourney Lesson All icon
ジャーニー
目標
リーダーボード
プロフィール
4.9
星星星星星
評価

あなたは一人じゃない

グローバルリーダーボードで競い、友達を招待して報酬を獲得し、お互いの成功を祝いましょう。プログラミングは友達と一緒の方が楽しい!

チャレンジャーリーグ
チャレンジャーリーグ上位7名が昇格
leaderboard First icon1
avatar 1 icon
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Alex7+ Days
2840
leaderboard Second icon2
avatar 2 icon
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Jordan7+ Days
2650
leaderboard Third icon3
avatar 3 icon
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Sam7+ Days
2420
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avatar 4 icon
Casey
2180
5
avatar placeholder icon
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Morgan7+ Days
1950
leaderboard Arrow Up icon昇格ゾーンleaderboard Arrow Up icon

あらゆる学び方に対応

読む・聴く・自分を試す・AIに聞く・学んだことを調べる。どんな学び方にも対応したレッスンです。

変数の入門
音声

変数は、後でプログラム内で参照できる値を格納する、名前のついた入れ物です。

Pythonでは、名前、イコール記号、格納したい値の順で書くことで作成します。

値は後から変えられます。再代入すると、名前は新しい値を指すようになります。

1xSarah

修了証を取得

完了したすべてのコースで証明書を獲得しましょう。LinkedInプロフィールや履歴書に追加して、雇用主にプログラミングスキルをアピールしましょう。

Coddy修了証明書
これは以下を証明します山田 太郎が正常に完了しました
python iconPythonの基礎
認証済み
日付2026年1月
LinkedInLinkedInに追加

Coddyで教師あり学習を学ぶ理由

  • どのプロジェクトでも使うscikit-learnの流れを4行で:train_test_split、fit、predict、score。そのあと出会うモデルは、新しいやり方ではなく、新しい1行です。
  • モデルが何を決めているかが見える。決定境界は平面を色分けし、残差プロットは直線が見逃したものを、ROC曲線はしきい値が何と引き換えになるかを示します。どのレッスンにもグラフがあり、実行すると自分のグラフが「グラフ」タブに表示されます。
  • 現場の仕事の大半をこなすモデル:k近傍法、線形回帰とロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング。さらに、テストセットを漏らさずにスケーリング、エンコード、欠損値の補完を行うパイプラインも学びます。
  • 正直なスコア。混同行列、適合率と再現率、不均衡なクラス、過学習、検証セット、交差検証。本当に使えるモデルと、宿題を丸暗記しただけのモデルを見分けられるようになります。

教師あり学習についてよくある質問

教師あり学習とは何ですか?

教師あり学習は、正解(ラベル)付きの例でモデルを訓練する方法です。各行には特徴量(ペンギンのくちばしの長さ、ひれの長さ、住んでいる島)とラベル(種)があります。モデルはその関係を学び、新しい行のラベルを予測します。「教師あり」と呼ばれるのは、ラベルが先生の役目を果たし、学習中のモデルを正してくれるからです。

教師あり学習と教師なし学習の違いは何ですか?

教師あり学習にはラベルがあり、それを予測します。スパムかどうか、マンションの価格、花の種類などです。教師なし学習にはラベルがなく、データそのものの構造を探します。似た顧客のグループ、ばらつきの大部分を説明する少数の方向、おかしく見える数値などです。ふつうは教師あり学習を先に学び、そのすぐ後に教師なし学習のセクションが続きます。

分類と回帰とは何ですか?

教師あり学習の2つの種類です。分類はカテゴリを予測します。たとえばスパムかどうか、3種類のワインのどれか。回帰は数値を予測します。たとえば明日の自転車の貸出台数や、患者の病気の進行度。多くのモデルはその両方に対応していて、k-NN、決定木、ランダムフォレストにはそれぞれ両方の版があり、講座でも両方を使います。

講座ではどの教師あり学習アルゴリズムを扱いますか?

k近傍法、線形回帰とRidge、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング。すべてscikit-learnで学びます。あわせて、それらを実用的にする道具も学びます:StandardScaler、OneHotEncoder、SimpleImputer、パイプライン、cross_val_score、GridSearchCV。

始める前に何を知っておくべきですか?

Pythonの基礎に加えてNumPy、pandas、matplotlib、そして平均、ばらつき、相関を読める程度の統計です。機械学習講座の最初の2つのセクションがまさにそれを教えます。すでに知っているなら、ここから始められます。

自分のモデルが良いかどうかは、どうすればわかりますか?

訓練中に一度も見せなかった行でテストし、いつも一番多いクラスを答えるような単純なベースラインと比べます。あるクラスがまれなときは正解率だけではだまされることがあるので、講座では混同行列、適合率、再現率、F1、ROC曲線、さらにスコアがまぐれでないことを確かめる交差検証も学びます。

教師あり学習のセクションにはどのくらい時間がかかりますか?

58レッスンで、自分のペースで約10時間、1日30分なら数週間です。各レッスンはアイデア1つと課題1つで、セクションの最後はペンギンのプロジェクトと4つの最終チャレンジです。

無料で受講できますか?

はい。レッスン、グラフ、AIヒント、このセクションの修了証は無料です。無料アカウントでは1日に数レッスンまで進められ、Proなら1日の上限がなくなります。

このコースを含む学習パス

このコースは、より長いパスの1ステップです。メンターが教える順番で並んだ複数のコースで、それぞれに無料の修了証があります。

Coddyのプログラミング言語のイラスト

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