scikit-learn (サイキット・ラーン)
scikit-learn (サイキット・ラーン)は、Pythonで最も広く利用されている機械学習ライブラリの一つです。オープンソースで提供されており、機械学習の様々なアルゴリズムやデータ分析ツールが包括的に実装されています。
このライブラリは、データの前処理（正規化や標準化など）、機械学習モデルの選択（様々なアルゴリズムの選択）、モデルの訓練、そしてモデルの評価といった機械学習のワークフローに必要な一連の機能を提供しています。
分類、回帰、クラスタリング、次元削減など、多岐にわたる機械学習手法を容易に扱うことができるため、データサイエンスの実践者にとって不可欠なツールです。
シンプルで統一されたインターフェースを持っており、初心者でも比較的容易に学習・使用を開始できるのも大きな特長です。
CAEデータ分析におけるscikit-learnの活用
CAE解析によって得られる膨大なデータは、製品の性能評価や設計改善のための貴重な情報源です。
scikit-learnは、これらのCAEデータを分析し、傾向を把握し、知見を引き出すために活用されます。
例えば、多数の設計パラメータと解析結果のデータセットに対して、scikit-learnを用いて回帰分析を行い、特定のパラメータが結果にどのように影響するかを定量的に理解する等が挙げられます。また、クラスタリングを用いて、類似の解析結果を示す設計ケースをグループ化し、効率的な設計探索に役立てることも可能です。
サロゲートモデル構築におけるscikit-learnの役割
scikit-learnに含まれる様々な回帰アルゴリズム（線形回帰、サポートベクター回帰、決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティングなど）を用いて、入力パラメータからCAE結果(応答値)を予測するサロゲートモデルを構築できます。構築したモデルは、未知の設計パラメータに対する応答値を高速に予測できるようになり、繰り返し計算が必要な最適化プロセスなどを劇的に効率化できます。
scikit-learnは、CAEから得られるデータを最大限に活用し、より迅速かつ効果的なエンジニアリング判断を支援するための、CAEデータサイエンスおよびCAEサロゲートモデル構築において中心的な役割を果たすライブラリです。