目次
機械学習で必要不可欠！
「データセット」について
前回、機械学習を行う環境を準備しました。
今回からは、機械学習をするために必要なたくさんのデータ「データセット」について確認します！
データセットには、植物の品種のデータセットや人の顔を集めたデータセット、さらに応用として架空のデータも作成出来ます！
今回はscikit-learnのサンプルデータセットを見てみましょう！
scikit-learnのサンプルデータセット
scikit-kearnは、機械学習をやさしく学べるライブラリです。
機械学習のサンプルデータやアルゴリズムが色々入っており、さらに架空のサンプルデータを作り出すことも可能です！
どんなデータセットがあるか見てみましょう！
| 内容 | ロード命令 |
|---|---|
| ボストンの住宅価値 | load_boston() |
| アヤメの品種 | load_iris() |
| 糖尿病の進行状況 | load_diabetes() |
| 手書きの数字データ | load_digits() |
| 運動能力データ | load_linnerud() |
| ワインの種類 | load_wine() |
| 乳がんの診断結果 | load_breast_cancer() |
アヤメの品種データセット
では、実際に「アヤメの品種」のデータセットを見てみましょう。
ここには「アヤメの様々な特徴量」や「どのアヤメの品種なのか」といったデータが入っています。
この「がくや花びらの長さ・幅などのアヤメの特徴量（説明変数）」を使って「アヤメの品種（目的変数）」を予測するという流れで、機械学習に使うことができます！
参考資料：Python3年生機械学習のしくみ
ここまでがデータセットの説明です。
では、これらデータセットを使って実際に機械学習に触れてみましょう！