機械学習▸機械学習の基礎▸scikit-learn
機械学習: ワークフロー（scikit-learn で学習→評価）
hands-on所要 30分最新草稿
意味グラフ（この教材と内容的に近い教材・1ネスト）
例え（Analogies）
ワークフロー＝調理の手順
材料を下ごしらえ(前処理)し、レシピで作り(fit)、味見(predict→評価)。scikit-learnは下ごしらえから盛り付けまで同じ作法(統一API)で進められる台所。
概要
📍 機械学習 ▸ scikit-learn ▸ ワークフロー ｜ 種別: hands-on ｜ facts_as_of 2026-06（scikit-learn 1.9.0 / Python 3.14・版は公式で確認）
公式ドキュメント — hands-on
🎞 スライド
出典（sources）
scikit-learn 1.9.0 docs ; 2026-06確認
確認問題（Review-Questions）
データリークを避ける原則は？択一
応用公式
解答・解説▾ 開く
fitは訓練データのみに行う（テストを混ぜない）。
scikit-learnで学習と予測を行うメソッドは？コード
基礎公式
解答・解説▾ 開く
fit(学習)と predict(予測)。