Python機械学習クックブック第2版

Python機械学習クックブック第2版｜オライリー・ジャパン

データの前処理、次元削減、評価、回帰・分類・ニューラルネットワークを、Pythonの実装単位で参照する書籍。

処理したい課題から短い実装例を探すクックブック形式です。数値・カテゴリ・文章・画像・日時の前処理から、評価とモデル選択、保存までを扱います。第2版のニューラルネットワーク関連はPyTorchを中心に拡充されていると出版社が案内しています。

書誌・著者・翻訳：Kyle Gallatin、Chris Albon　著、中田秀基　訳／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400843/

書誌・発行日と分量：2024-08-07発行 / 428ページ（出版社表記）／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400843/

書誌・ISBN：978-4-8144-0084-3／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400843/

学習内容・扱うテーマ：Python / データ活用 / 機械学習／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400843/

書誌・原書：Machine Learning with Python Cookbook, 2nd Edition／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400843/

学習内容・構成と学習範囲：前処理・評価・モデル選択・保存、PyTorchによるニューラルネットワーク／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400843/

対象：Pythonの基本操作ができ、前処理や評価の具体的な実装を調べたい読者。体系的な学習と併用する参照用途。。形式：書籍。言語：日本語。利用条件：有料書籍。紙・電子版の有無、価格、在庫は出版社の公式ページで確認。

確認事項（編集部）：発行時点の内容です。利用するライブラリ・クラウドサービスの現在の仕様、正誤表、サンプルコードの動作条件を確認してください。

出典：オライリー・ジャパン「Python機械学習クックブック第2版 — 書誌・目次」／公開・更新情報：2024-08-07／確認日：2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400843/

前処理のコードをコピーする前に、入力と出力の条件を確かめたい

編集部の整理 · 2026-09-15

短い実装例は作業の入口になりますが、手元のデータには欠損や見たことのない値が含まれることがあります。本書を参照するときは、処理名だけで選ばず、入力の型、変換後の形、保持したい情報を先に書きます。数行の例を、自分の小さな入力で説明できる状態にしてから大きなデータへ適用します。

以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。

1. 解きたい処理を一文にする：欠損の補完、カテゴリの符号化、日時の整形など、目的を一つに絞ります。変換後に残したい情報と、捨ててよい情報を書きます。

2. 境界のある小さな入力を作る：空欄、未知のカテゴリ、重複、極端な値を含む数行を用意します。出力の型・行数・列数が想定どおりかを確認します。

3. 学習用と検証用の処理を分ける：変換に必要な統計や辞書をどのデータから作るかを記録します。保存後に同じ変換を再利用できるかまで確認します。

個別のレシピを組み合わせる場合、列の順序や前処理の前提が一致するか確認が必要です。掲載の216という数は出版社の解決例数で、能力や習得時間の評価ではありません。全編の実行は行っていません。