【翻訳】scikit-learn 0.18 チュートリアル 適切なモデルの選択

http://scikit-learn.org/0.18/tutorial/machine_learning_map/index.html をgoogle翻訳した
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# 適切な推定器の選択

多くの場合、機械学習の問題を解決する最も難しい部分は、その仕事のための正しい推定器を見つけることです。
データの種類や問題ごとに、適した推定器は異なります。
以下のフローチャートは、どの推定器でデータを試してみるかという大まかなガイドをユーザーに提供することを目的としています。
下の図の見積もりをクリックすると、そのドキュメントが表示されます。(訳注：クリックできません)

![](http://scikit-learn.org/0.18/_static/ml_map.png)


scikit-learnアルゴリズムチートシート

## 開始

  - サンプルが50以上あるか？
    - NO → もっとデータを集めましょう
  - yes ↓
  - カテゴリを推定したい？
    - Yes → ラベル付けされた教師データがある？
      - ある → 分類
      - ない → クラスタリング
    - No
      - 量を予想したい？ yes → 回帰
      - 見るだけ？ yes → 次元削減
      - 構造を予想したい？
        - ついてないね・・・

## 分類

  - サンプルは10万より少ない？
  - Yes
    - [LinearSVC](http://scikit-learn.org/0.18/modules/svm.html#classification)
    - うまくうごかない
    - テキストデータか？
      - yes → [ナイーブベイズ](http://scikit-learn.org/0.18/modules/naive_bayes.html)
      - no
         - [k近傍法](http://scikit-learn.org/0.18/modules/neighbors.html)
         - うまくうごかない↓
         - [SVC](http://scikit-learn.org/0.18/modules/svm.html#classification)
         - [アンサンブル法](http://scikit-learn.org/0.18/modules/ensemble.html)
  - No
    - [確率的勾配法の分類](http://scikit-learn.org/0.18/modules/sgd.html#classification)
    - うまく動かない↓
    - [カーネル近似](http://scikit-learn.org/0.18/modules/kernel_approximation.html)

## クラスタリング

  - カテゴリがいくつあるか知ってる？
  - 知ってる
    - 1万サンプルより少ない？
    - Yes↓
      - [k平均法(KMeans)](http://scikit-learn.org/0.18/modules/clustering.html#k-means)
      - うまくいかない↓
      - [スペクトラルクラスタリング](http://scikit-learn.org/0.18/modules/clustering.html#spectral-clustering)
      - [混合ガウスモデル(GMM)](http://scikit-learn.org/0.18/modules/mixture.html)
    - no
      - [ミニバッチk平均法](http://scikit-learn.org/0.18/modules/clustering.html#mini-batch-k-means)
  - 知らない
    - 1万サンプルより少ない？
    - Yes↓
      - [MeanShift](http://scikit-learn.org/0.18/modules/clustering.html#mean-shift)
      - [変分混合ガウス分布](http://scikit-learn.org/0.18/modules/mixture.html#variational-bayesian-gaussian-mixture)
    - No → ついてないね・・・

## 回帰

  - サンプルは10万より少ない？
    - no → [確率的勾配法の回帰](http://scikit-learn.org/0.18/modules/sgd.html#regression)
  - yes ↓
  - 重要な特徴はほとんどない？
    - yes
      - [Elastic Net](http://scikit-learn.org/0.18/modules/linear_model.html#elastic-net)
      - [Lasso](http://scikit-learn.org/0.18/modules/linear_model.html#lasso)
    - no
      - [リッジ回帰](http://scikit-learn.org/0.18/modules/linear_model.html#ridge-regression)
      - [SVR(kernel='linear')](http://scikit-learn.org/0.18/modules/svm.html#regression)
      - これらがうまく動かない ↓
      - [アンサンブル法](http://scikit-learn.org/0.18/modules/ensemble.html)
      - [SVR(kernel='rbf')](http://scikit-learn.org/0.18/modules/svm.html#regression)

## 次元削減

  - [Randomized PCA](http://scikit-learn.org/0.18/modules/decomposition.html#principal-component-analysis-pca)
  - うまくいかない ↓
  - 10万サンプルより少ない？
    - no → [カーネル近似](http://scikit-learn.org/0.18/modules/kernel_approximation.html)
    - yes ↓
      - [Isomap](http://scikit-learn.org/0.18/modules/manifold.html#isomap)
      - [スペクトル埋め込み（ラプラス固有写像）](http://scikit-learn.org/0.18/modules/manifold.html#spectral-embedding)
      - うまく動かない↓
      - [LLE](http://scikit-learn.org/0.18/modules/manifold.html#locally-linear-embedding)

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