scikit-learnとstatsmodelsの違いを徹底解説：用途別の選び方と使い分けのコツ

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scikit-learnとstatsmodelsの基本的な違いとどんな時に使うべきか

この節では、scikit-learnとstatsmodelsの基本的な違いを中学生にも伝わるように丁寧に説明します。
まず根本的な考え方の違いから話します。
scikit-learnは「機械学習を使って予測を作ること」を目的として設計されています。
大量のデータを前提に、分類・回帰・クラスタリング・推薦などを、シンプルで再利用しやすいAPIで提供します。
一方、statsmodelsは「データから統計的な結論を設つくこと」を重視します。回帰分析の推定値や標準誤差、信頼区間、仮説検定の結果を丁寧に出力してくれるのが特徴です。
この違いは、分析の目的が「予測の精度を上げること」か「データの仕組みを知ること」かで選ぶヒントになります。
データの形にも違いがあります。scikit-learnは通常NumPyの配列やリスト、あるいはPandasのDataFrameを前提にしていますが、設計的には機械学習の前処理やモデル訓練の流れを重視しています。
対してstatsmodelsはPandasのDataFrameとの相性が良く、統計モデルの説明変数や応答変数をそのまま扱いやすい点が魅力です。
この章の要点は、使い方の目的をはっきりさせることと、データの型や出力の形式を事前に確認しておくことです。
以下の表と具体例を見れば、違いがさらにつかめます。

観点	scikit-learn	statsmodels
目的	予測モデルの作成と評価	統計的推定と解釈
代表的なタスク	分類・回帰・クラスタリング・パイプライン	回帰・仮説検定・時系列分析の推定
データ形式	NumPy配列/DataFrame中心	DataFrameを推奨
出力	スコア、予測、パイプライン	推定値、標準誤差、信頼区間、p値

実務での使い分けと具体的な例

実務では、どちらを使うべきか迷う場面が多いです。
基本的な考え方として、予測の正確さを優先する場面はscikit-learn、
データの関係性を検証する・変数の影響を評価したい場面はstatsmodels
を選ぶのが自然です。
例えば、顧客の購買データから未来の購買を予測する必要があるならscikit-learnの回帰や分類モデル、
ある商品の価格にどの要因が影響しているかを知りたい場合にはstatsmodelsのOLSやロジスティック回帰、仮説検定を使うと良いです。
データ前処理も重要です。scikit-learnはPipeline機能を使って前処理とモデル学習を一連の流れとして管理できます。
statsmodelsは結果の解釈を重視し、統計的な検定結果を詳しく出力します。
この違いを理解しておくと、データサイエンティストとしての作業がぐっと楽になります。
ただし、現場では両方を併用する場面も多く、データの前処理だけscikit-learnで行い、仮説検定や係数の解釈はstatsmodelsで行うといった組み合わせも実践的です。
以下のポイントを押さえると、初学者でも使い分いがしやすくなります。
1) 何を知りたいのか、「予測か解釈か」を最初に決めること。
2) データの形を整える。
3) 出力の意味を正しく理解する。
4) 可能であれば両方を組み合わせて検証する。
このアプローチで、データに対する自信を深められます。

ピックアップ解説

ある日の授業で友だちが scikit-learn と statsmodels の違いを混同して話しているのを聞いて、僕はこう考えました。scikit-learn は“未来を予測する力”を磨く道具であり、データから新しい値を作ることを得意とします。対して statsmodels は“データの背後にある意味を探る力”で、係数の意味や検定の結果を丁寧に解釈します。結論として、予測が大事なら scikit-learn、解釈と検定が大事なら statsmodels、この2つをうまく使い分けるのが賢い選択です。私たちがプログラムと統計の両方を学ぶ理由は、データの世界をより深く理解するためです。

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