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サポートベクターマシンの使用
サポートベクターマシンは、平面からの距離がある意味で最適であるように、2つのラベル付けされた点集合の間で（場合によっては高次元の）超平面を渡そうとするアルゴリズムのファミリです。 SVMは分類または回帰に使用できます（それぞれsklearn.svm.SVCおよびsklearn.svm.SVRに対応）。
例：
2D空間で作業すると仮定します。まず、いくつかのデータを作成します。
import numpy as np
今度はxとyを作成します：
x0, x1 = np.random.randn(10, 2), np.random.randn(10, 2) + (1, 1)
x = np.vstack((x0, x1))
y = [0] * 10 + [1] * 10
xは2つのガウス分布で構成されています（ 1つは（0、0）を中心に、もう1つは（1,1）を中心にしています） 。
クラシファイアを作成するには、以下を使用できます。
from sklearn import svm
svm.SVC(kernel='linear').fit(x, y)
（0、0）の予測を確認しましょう：
>>> svm.SVC(kernel='linear').fit(x, y).predict([[0, 0]])
array([0])
予測はクラスが0であるということです。
回帰については、同様に行うことができます：
svm.SVR(kernel='linear').fit(x, y)
RandomForestClassifier
ランダムフォレストは、データセットのさまざまなサブサンプルに多数のデシジョンツリー分類子を適合させ、平均精度を使用して予測精度とオーバーフィットを改善するメタ推定器です。
簡単な使用例：
インポート：
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
列車データと目標データを定義する：
train = [[1,2,3],[2,5,1],[2,1,7]]
target = [0,1,0]
target内の値は、予測したいラベルを表します。
RandomForestオブジェクトを開始し、学習（フィット）を実行します。
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
rf.fit(train, target)
予測：
test = [2,2,3]
predicted = rf.predict(test)
分類レポートの分析
精度とリコール 、 f1スコア （精度とリコールのハーモニック平均 ）、サポート（トレーニングセット内のそのクラスの観測数）を含む主な分類メトリックを示すテキストレポートを作成します。
sklearn docsの例：
from sklearn.metrics import classification_report
y_true = [0, 1, 2, 2, 2]
y_pred = [0, 0, 2, 2, 1]
target_names = ['class 0', 'class 1', 'class 2']
print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names))
出力 -
precision recall f1-score support
class 0 0.50 1.00 0.67 1
class 1 0.00 0.00 0.00 1
class 2 1.00 0.67 0.80 3
avg / total 0.70 0.60 0.61 5
GradientBoostingClassifier
分類のためのグラジエントブースト 。 Gradient Boosting Classifierは、残差（前の段階の誤差）を補正する回帰木の追加によって、誤差が逐次反復（または段階）で補正される基本モデルの加法集合です。
インポート：
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
おもちゃの分類データを作成する
from sklearn.datasets import load_iris
iris_dataset = load_iris()
X, y = iris_dataset.data, iris_dataset.target
このデータをトレーニングとテストのセットに分割しましょう。
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, y, test_size=0.2, random_state=0)
デフォルトのパラメータを使用してGradientBoostingClassifierモデルをインスタンス化します。
gbc = GradientBoostingClassifier()
gbc.fit(X_train, y_train)
私たちはテストセットでそれを得ましょう
# We are using the default classification accuracy score
>>> gbc.score(X_test, y_test)
1
デフォルトでは、100人の見積もりが構築されています
>>> gbc.n_estimators
100
これは、初期化時にn_estimatorsを別の値に設定することで制御できます。
意思決定ツリー
デシジョンツリーは、（> 7のような）冗長なルールのシーケンスを使用して簡単に理解できるクラシファイアです。
以下の例は、長さ3の3つの特徴ベクトルを使用して決定ツリー分類器を訓練し、次に、未知の第4の特徴ベクトル、いわゆるテストベクトルの結果を予測する。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# Define training and target set for the classifier
train = [[1,2,3],[2,5,1],[2,1,7]]
target = [10,20,30]
# Initialize Classifier.
# Random values are initialized with always the same random seed of value 0
# (allows reproducible results)
dectree = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
dectree.fit(train, target)
# Test classifier with other, unknown feature vector
test = [2,2,3]
predicted = dectree.predict(test)
print predicted
出力は以下を使用して視覚化できます。
import pydot
import StringIO
dotfile = StringIO.StringIO()
tree.export_graphviz(dectree, out_file=dotfile)
(graph,)=pydot.graph_from_dot_data(dotfile.getvalue())
graph.write_png("dtree.png")
graph.write_pdf("dtree.pdf")
ロジスティック回帰を用いた分類
LR分類器では、単一の試行の可能な結果を記述する確率は、ロジスティック関数を使用してモデル化される。 linear_modelライブラリに実装されてlinear_modelます
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
Sklearn LRの実装は、バイナリ、One-vs-Rest、多項ロジスティック回帰、オプションのL2またはL1正規化を満たすことができます。たとえば、サンプルsklearnデータセットのバイナリ分類を考えてみましょう
from sklearn.datasets import make_hastie_10_2
X,y = make_hastie_10_2(n_samples=1000)
Xはn_samples X 10配列、yはターゲットラベル-1または+1です。
列車テスト分割を使用して、入力データをトレーニングセットとテストセットに分割します（70％〜30％）
from sklearn.model_selection import train_test_split
#sklearn.cross_validation in older scikit versions
data_train, data_test, labels_train, labels_test = train_test_split(X,y, test_size=0.3)
LRクラシファイアの使用は他の例と同様です
# Initialize Classifier.
LRC = LogisticRegression()
LRC.fit(data_train, labels_train)
# Test classifier with the test data
predicted = LRC.predict(data_test)
錯乱マトリックスを使用して結果を視覚化する
from sklearn.metrics import confusion_matrix
confusion_matrix(predicted, labels_test)