# scikit-learn ## 概要 scikit-learn(SkLearn)は Python の機械学習ライブラリであり、『SREの探求』第18章(2018年執筆)が挙げる人気の高い機械学習ライブラリの1つである。同章は `pip install numpy scipy scikit-learn graphviz` でインストールし、`from sklearn import tree` で決定木分類器(`DecisionTreeClassifier`)をインポートして、CPU・RAM・ストレージ使用率からサーバーの健全性(healthy/unhealthy)を判定する[[決定木]]の実践例に用いている。`tree.export_graphviz` と graphviz を使い、トレーニングした決定木を視覚化する例も示される。(Source: [[@2021__OReillyJapan__SREの探求 - Chapter 18 SREのための機械学習入門]] §18.6.1, §18.6.2.2) ## 関連 - 概念: [[決定木]] - ソース: [[@2021__OReillyJapan__SREの探求 - Chapter 18 SREのための機械学習入門]] ## 出典 - [[@2021__OReillyJapan__SREの探求 - Chapter 18 SREのための機械学習入門]] §18.6.1, §18.6.2.2.