Pythonで機械学習を使う場合、scikit-learnには何かとお世話になる。 豊富な学習アルゴリズムの実装を利用できるのが長所だが、実はアルゴリズムそのもの以外にも、前処理や評価のための様々な便利機能を有している。 これらを知らずに使っていると,車輪の再発明をしてしまうことになる。 また、機械学習関連のPythonライブラリはscikit-learnと連携できるAPIをもつものも多い。 scikit-learnを中心とするエコシステムが成立しているとも言える。 中にはコードをほとんど書かずに簡単なモデリングができるようなツールまである。 この記事では個々の学習アルゴリズムではなく、scikit-learnに予め用意されている便利機能やscikit-learnと連携できるライブラリなどを紹介する。 便利モジュール・パッケージ 前処理や評価で使われる一般的なテクニックの多くは既に実装され