こんにちは。 PyQサポートです。
今回、PyQのクエストで使っているscikit-learnのバージョンを0.22.2から、1.0.2に更新しました。
バージョン1.0.2は、2021年12月26日にリリースされました。
scikit-learnを使っているランクは、以下の通りです。
- ランク「Python機械学習初級」
- ランク「Python機械学習中級」
scikit-learn0.22.2から1.0.2に伴う主な変更点
基本的に、暗黙的な記述を明示的な記述に変えたり、非推奨（Deprecated）になった書き方を推奨している書き方に変更したりしました。
機械学習のモデルの引数（SVRのgammaなど）のデフォルト値が変更になったものがありました。クエストでは、コードの実行結果や図を更新しました。
機械学習のモデルの引数（LogisticRegression.predictやRidgeCVのnormalizeなど）が変更になったものがありました。クエストでは、コードや説明を更新しました。
サンプルのデータ取得（load_bostonなど）がdeprecatedになったものがありました。クエストでは、CSVを使うように修正しています。
参考
- SVR - scikit-learn documentation
- LogisticRegression.predict - scikit-learn documentation
- RidgeCV - scikit-learn documentation
- load_boston - scikit-learn documentation
また、これまでの機械学習の一部のクエストでは、乱数を利用するモデルで実行するたびに結果が変わるものがありました。
今回のリリースでは、機械学習のモデルの引数random_stateを指定することで、なるべく結果が変わらないように修正しました。
scikit-learnバージョンアップに伴うPyQのPythonバージョン更新
scikit-learnのバージョンアップに関連して、下記のランクのPythonを3.8から3.9に更新しました。
この結果、PyQの全クエストの環境はPython 3.9になりました。
これにより、クエストでPythonのバージョンの違いを気にしなくてもよくなりました。
- ランク「Jupyter Notebookと可視化」
- ランク「Pythonデータ処理初級」
- ランク「Pythonデータ処理初級 改訂版（β）」
- ランク「Pythonデータ処理中級」
- ランク「Pythonデータ処理実践」
- ランク「NumPyデータ処理」
- ランク「Python統計分析」
- ランク「Python機械学習初級」
- ランク「Python機械学習中級」
- ランク「コラボレーション」の一部
まとめ
PyQのクエストで使っているscikit-learnのバージョンとPythonのバージョンの更新についてお知らせしました。
最新のscikit-learnで学習し直したいという場合は、もう一度やってみてもいいかもしれません。
PyQではなるべく新しいバージョンで学習していただけるように、定期的にPythonや利用ライブラリーを更新しています。
