第28回「近ごろの機械学習ライブラリ（5）mlxtend」

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会はコラム「第28回「近ごろの機械学習ライブラリ（5）mlxtend」」を公開しました。

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こんにちは、小澤です。

これまで、auto-sklearn、H2O AutoML、PyCaretといったAutoML（自動機械学習）ツール を紹介してきました。いずれも、プログラミングに不慣れな人でも機械学習を活用できるように設計されたツールで、AI導入のハードルを大きく下げてくれる存在です。

さて、今回紹介するのは、「mlxtend」です。mlxtend は、Python で機械学習やデータ分析をする人を支援するための拡張ライブラリです。前処理、特徴量選択、アンサンブル、可視化、アソシエーション分析など、機械学習の実務でよく使う機能をワンストップで提供し、scikit‑learn などの既存ライブラリを補強します。

なお、今回も、教科書『Pythonによる新しいデータ分析の教科書（第2版）』の「近ごろの機械学習ライブラリ」（271ページ） に関連した内容です。

1. mlxtendとは？
mlxtend（ (リンク ») ）は、scikit-learnなどの既存のツールを拡張する形で使われることを想定しており、分類・回帰モデルに加え、アンサンブル学習・特徴量選択・前処理・可視化・アソシエーション分析といった幅広い補助機能がまとめられています。

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