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scikit-learn

  • 公開度:3 ★★★
  • ドキュメント充実度:3 ★★★

データマイニング・データ解析のためのオープンソース計算ライブラリ。教師あり学習(データの分類・回帰)や教師なし学習(クラスタリング)、データの前処理など、機械学習の手法を手軽に扱うことができる。NumPy, SciPyなどのPythonの数値計算ライブラリを利用しており、並列計算にも対応している。

MateriApps LIVE!とscikit-learnによるマテリアルズインフォマティクスチュートリアル
Last Update:2022/11/07
あなたはすでに投票済みです!

執筆: MateriApps開発チーム (2020/2/18更新)

物材機構の木野氏により、scikit-learnを用いたマテリアルズインフォマティクスのチュートリアルが整備されています

• https://bitbucket.org/kino_h/mi_python_tutorial_2020_public/

ここでは、MateriApps LIVE!上でチュートリアルを実行するために必要な環境整備とチュートリアルの実行方法について解説します

使用したバージョン:

  • MateriApps LIVE! バージョン 2.4 (Debian Stretch, Python 3.5.3)
  • scikit-learn 0.18

必要ツール類のインストール:

  • unzip, pandas, seaborn
    $ sudo apt install zip python3-pandas python3-seaborn
  • cython
    $ sudo pip3 install cython
  • pybtex, pymatgen, pymc3
    $ sudo pip3 install pybtex pymatgen pymc3==3.6
  • scikit-learn
    $ sudo apt install python3-sklearn

チュートリアルのダウンロード・展開

$ wget https://bitbucket.org/kino_h/mi_python_tutorial_2020_public/get/10b86d126f56.zip
$ unzip 10b86d126f56.zip

チュートリアルの実行:

$ cd kino_h-mi_python_tutorial_2020_public-10b86d126f56
$ ipython notebook

0000.0010.Contents.ipynbにチュートリアルの一覧があります。回帰、クラスタリング、分類、次元圧縮、網羅探索、画像再構成、構造探索、ベイズ最適化、ベイズ回帰などのチュートリアルが用意されています

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