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title: #69 Section 24 クラスタリング（５）モデルの分析
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author: [猫のタロー](https://convert.docswell.com/user/Cat_Taro)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/8JDKWZ12EG.jpg?width=480
description: 学習済みモデルの分析には主にplot_model関数を使用します。引数plotの指定により、以下の視覚的評価が可能です。  cluster: PCA（主成分分析）で次元圧縮し、クラスタの分離や凝集度を可視化します。  elbow: エルボー法により、誤差の推移から最適なクラスタ数（K値）を判断します。  silhouette: シルエット図で各データの適合度を確認します。平均線に届かないクラスタや「迷子」データの有無で質を評価します。  分析の目的に応じて、全体像を掴むPCAと、局所的な固まりを見るt-SNEなどを使い分けることが、精度の高いモデル評価に繋がります。
published: March 03, 26
canonical: https://convert.docswell.com/s/Cat_Taro/ZL3XLG-2026-03-03-125749
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# Page. 1

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4th STEP 機械学習
Section 24
クラスタリング（５）
モデルの分析
Setup
Create Model
Assign Model
Analyze Model
データサイエンス チュートリアル
Prediction
Save Model
1


# Page. 2

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4th STEP 機械学習 Section 24 クラスタリング（5）モデルの分析
plot_model関数
assign_model関数で、クラスターラベルの付与を行ったところで、チュートリアルの『Analyze Model（モデルの評価）』に
進みましょう。
分類や回帰と同様に、plot_model関数を使用すると、学習済みモデルのパフォーマンスをグラフによって分析できます。
plot_model(モデル名, plot=&#039;グラフの種類’)
クラスタリングでplot_model関数のグラフの種類についての詳細は、下記の公式ドキュメントの『Examples by
module→Clustering』を参照してください。
https://pycaret.gitbook.io/docs/get-started/functions/analyze#clustering
データサイエンス チュートリアル
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# Page. 3

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4th STEP 機械学習 Section 24 クラスタリング（5）モデルの分析
plot_model関数 引数 &#039;cluster&#039;
まずは、引数を『plot = ‘cluster’』としたコードが書かれています。これは、「クラスタリングの結果を可視化せよ」という
指示ですが、2次元のグラフに表示するために*PCAという次元圧縮技術が自動的に適用されます。
*PCA（主成分分析／Principal Component Analysis）：たくさんの変数を持つデータを特徴を保ち
ながら少数の変数で表現する次元削減の手法の一つ。『第1主成分』、『第2主成分』という新しい2つの
指標にまとめ上げることができます。
データサイエンス チュートリアル
3


# Page. 4

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4th STEP 機械学習 Section 24 クラスタリング（5）モデルの分析
plot_model関数 引数 ‘cluster’ の出力
第二主成分
出力されたグラフから、このモデルは「非常に良好にクラスタリングができている」
と評価できます。
●クラスタ間の分離（Separation）が明確
4つのグループ（Cluster 0〜3）が、平面上で互いに離れた位置
に固まっています。これは、モデルがデータ間の明確な違いを捉えられ
ていることを示します。
●クラスタ内の凝集度（Cohesion）が高い
各色がバラバラに散らばることなく、特定のエリアに集中して分布して
います。これは、同じクラスタ内のデータが互いに似た性質を持ってい
ることを意味します。
第一主成分
●ノイズ（混合）が少ない
一部、Cluster 3（赤）とCluster 0（青）の境界付近でデータ
が混じり合っている箇所がありますが、全体としては境界線がはっきり
しています。
データサイエンス チュートリアル
4


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4th STEP 機械学習 Section 24 クラスタリング（5）モデルの分析
plot_model関数 引数 ’elbow’ とその出力
Section 22でも体験しましたが、これは、クラスター
数をいくつにするのが最適かを判断するためのグラフ
です。
クラスター数を1、2、3... と増やしていき、それぞれの
ケースで「各データ点とその所属するクラスタの中心点
との距離の合計（誤差の総和）」を計算し、グラフ化
したものです。
グラフの形から、エルボー法と呼ばれています。
このグラフからは、データに対して最も効率的なクラス
ター数が3個であることが読み取れます。
クラスター中心点との距離の総和
次は、引数を『plot = ‘elbow’』にしたコードが書か
れています。
クラスター数
データサイエンス チュートリアル
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4th STEP 機械学習 Section 24 クラスタリング（5）モデルの分析
plot_model関数 引数 ’ silhouette’ とその出力
次は、引数を『plot = ’silhouette’』にしたコードが書かれています。『silhouette』は、シルエットと発音します。
Section 22でも体験しましたが、このグラフは、色分けされた塊が、
1つのクラスターを表し、塊の厚み（高さ）は、そのクラスターに含ま
れるデータの数を表します。赤い破線は、平均シルエット係数です。
右に伸びていればいるほど（1に近いほど）、そのデータは「自分のク
ラスターにふさわしい」ことを示します。
クラスターラベル
『0』以下の左側に突き出しているデータは、別のクラスターに入った
ほうが適切だった可能性がある「迷子」のデータです。
このグラフを見ると、全体的にクラスタリングがよく行われているように
見えますが、一番下の青いクラスタが平均（赤い破線）に届かず、
他のグループと混ざり合っていて、あまり質が良くないことを意味してい
ます。塊の厚みも、他に比べて、薄いようです。
前出のエルボー法では、最適クラスター数は3でしたので、デフォルト
の4個の場合、このようなクラスターが出てしまうのかもしれません。
シルエット係数
【参考】 https://appswingby.com/シルエット係数-今更聞けないit用語集/
データサイエンス チュートリアル
6


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4th STEP 機械学習 Section 24 クラスタリング（5）モデルの分析
help(plot_model)
次のコードには、利用可能なプロットを確認するためのドキュメントとして、『# help(plot_model)』とあり、2行目の『#』を
削除して、『plot_model』のhelpを表示させてみました。
あまり役に立たないので、このhelpは無視して、次に進みます。
データサイエンス チュートリアル
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# Page. 8

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4th STEP 機械学習 Section 24 クラスタリング（5）モデルの分析
evaluate_model関数(1)
plot_model関数の代替としてevaluate_model関数があります。*ipywidgetを使用するため、ノートブックでのみ使
用できます。
*ipywidget:プログラムを書いたり、実行できたりする対話式の分析環境JupyterLabで、インタラクティブな操作画面（UI）を作るためのライブラリです。
実行すると、出力は下記のようになります。
①は、メニューボタンで、何もしない状態では、『Pipline Plot』が選択され、機械学習モデルを構築する際にPyCaretが自
動的に行った前処理を視覚的に表現しています（②）。SimpleImputerは欠損値の補完、 KMeansはK-means法
でクラスタリングを行ったことを表しています。
ここをクリックすると、それぞれの評価を可視化したグラフが現れます
①
②
データサイエンス チュートリアル
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# Page. 9

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4th STEP 機械学習 Section 24 クラスタリング（5）モデルの分析
evaluate_model関数(2)
第二主成分
『t-SNE(3d)Dimensi...』のボタンをクリックすると、plot_model関数で引数を『plot = ‘cluster’』にした際と同じグ
ラフを出力させることができます。 PCA（主成分分析）の結果を、『第1主成分』、『第2主成分』を軸にしてプロットした
グラフです。
第一主成分
データサイエンス チュートリアル
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# Page. 10

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4th STEP 機械学習 Section 24 クラスタリング（5）モデルの分析
evaluate_model関数(3)
ボタン『Cluster t-SNE(3d)』をクリックすると、『3d TSNE
Plot for Clusters』というタイトルの3次元のグラフが出力さ
れます。
これは、PCA（主成分分析）によるプロットと似ていますが、
「t-SNE（ティー・スネー）」 という次元削減手法を使うこと
で、よりデータの細かな構造が浮き彫りになります。
「全体的な位置関係を知りたいときはPCA」、「似たもの同
士がどれだけ固まっているかを見たいときはt-SNE」と使い
分けると、より説得力のある分析ができるようになります。
また、このグラフは、ドラッグすることにより見る角度を変えるこ
とができますので、クラスターの分離がよくわかる角度で見て
みましょう（見せましょう）！
【参考】 https://qiita.com/g-k/items/120f1cf85ff2ceae4aba
データサイエンス チュートリアル
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# Page. 11

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4th STEP 機械学習 Section 24 クラスタリング（5）モデルの分析
ボタン『Elbow Plot』をクリックすると、
『Distortion Score Elbow for KMeans
Clustering』というタイトルのグラフが出力さ
れます。
詳細は、スライド5を参照ください。
クラスター中心点との距離の総和
evaluate_model関数(4)
クラスター数
データサイエンス チュートリアル
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# Page. 12

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4th STEP 機械学習 Section 24 クラスタリング（5）モデルの分析
ボタン『Silhouette Plot』をクリックすると、
『Silhouette Plot of Kmeans
Clustering for 505 Samples in 4
Centers』というタイトルのグラフが出力されま
す。
詳細は、スライド6を参照ください。
クラスターラベル
evaluate_model関数(5)
シルエット係数
データサイエンス チュートリアル
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# Page. 13

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4th STEP 機械学習 Section 24 クラスタリング（5）モデルの分析
evaluate_model関数(6)
ボタン『Distance Plot』をクリックすると、『KMeans Intercluster Distance Map』というグラフが表示されます。
これは、クラスタ間の距離と各クラスタの規模という2つの視点で評
価するためのグラフです。
●円の大きさ（Size）: そのクラスタに含まれるデータポイントの
数を表します。円が大きいほど、多くのデータ（サンプル）がその
グループに属していることを意味します。
●円同士の距離（Distance）: 2次元平面上の距離として、
クラスタ間の類似性を表します。円が離れているほど、それらのグ
ループは互いに異なる性質を持っており、重なっている場合は性
質が似通っている（分離が不十分な可能性がある）ことを示し
ます。
●中心からの位置: 多次元尺度構成法（MDS）という手法
を用いて、高次元のクラスタ中心の関係を2次元に投影して
います。
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データサイエンス チュートリアル


# Page. 14

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4th STEP 機械学習 Section 24 クラスタリング（5）モデルの分析
evaluate_model関数(7)
データの個数
ボタン『Distribution Plot』をクリックすると、「各ク
ラスターに何個のデータが含まれているか」を表示
するグラフが出力されます。
クラスター番号
データサイエンス チュートリアル
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