Scikit-learn in Python: Funktionen, Voraussetzungen, Vor- und Nachteile

Sie müssen wissen, wie wichtig es ist, eine robuste Bibliothek zu haben, wenn Sie regelmäßig mit Python programmieren. Wenn es um kostenlose Bibliotheken für maschinelles Lernen für Python geht, ist scikit-learn das Beste, was Sie bekommen können! sklearn oder scikit-learn in Python ist eine kostenlose Bibliothek, die das Programmieren und Anwenden von Algorithmen für maschinelles Lernen in Python vereinfacht.

Neben der Unterstützung von wissenschaftlichen und numerischen Python-Bibliotheken wie SciPy und NumPy bietet scikit-learn eine Vielzahl verschiedener Algorithmen wie Random Forests, Support Vector Machines und k-Neighbors. Lassen Sie uns also einige der grundlegenden Aspekte eines der wichtigsten Tools für maschinelles Lernen kennenlernen, die Sie finden können.

Was ist sklearn oder scikit-learn in Python?

Sklearn oder scikit-learn in Python ist bei weitem eine der nützlichsten verfügbaren Open-Source-Bibliotheken, die Sie für maschinelles Lernen in Python verwenden können. Die scikit-learn-Bibliothek ist eine umfassende Sammlung der effizientesten Tools für statistische Modellierung und maschinelles Lernen. Einige dieser Tools umfassen Regression, Klassifizierung, Dimensionsreduktion und Clustering.

Die scikit-learn-Bibliothek ist hauptsächlich in Python geschrieben und basiert auf SciPy, NumPy und Matplotlib. Die Bibliothek verwendet eine einheitliche und konsistente Python-Schnittstelle, um verschiedene Algorithmen für Vorverarbeitung, maschinelles Lernen, Visualisierung und Kreuzvalidierung zu implementieren.

Eine kurze Geschichte von Scikit-learn

Ursprünglich als scikit-learn bekannt, wurde sklearn in Python 2007 von David Cournapeau als Teil des Summer of Code-Projekts von Google entwickelt. Anschließend veröffentlichten Gael Varoquaux, Fabian Pedregosa, Alexandre Gramfort und Vincent Michel vom französischen Institut für Informatik- und Automatisierungsforschung im Jahr 2010 öffentlich eine v0.1-Betaversion.

Seitdem wurden neuere Versionen von scikit-learn veröffentlicht, wobei die neueste Version 0.23.1 im Mai 2020 veröffentlicht wurde. Scikit-learn ist ein Community-gesteuertes Projekt, bei dem jeder zu seiner Entwicklung beitragen kann. Microsoft, Intel und NVIDIA gehören zu den Hauptsponsoren des Projekts.

Wesentliche Merkmale von scikit-learn

Die Bibliothek für maschinelles Lernen scikit-learn in Python enthält eine Vielzahl von Funktionen zur Vereinfachung des maschinellen Lernens. Hier werden wir einige davon besprechen:

• Überwachte Lernalgorithmen: Jeder überwachte maschinelle Lernalgorithmus, von dem Sie vielleicht schon gehört haben, hat eine sehr hohe Wahrscheinlichkeit, zur scikit-learn-Bibliothek zu gehören. Das scikit-learn-Toolkit verfügt über ein Repertoire an solchen überwachten Lernalgorithmen, darunter – verallgemeinerte lineare Modelle wie lineare Regression, Entscheidungsbäume, Support Vector Machines und Bayes'sche Methoden.
• Unüberwachte Lernalgorithmen: Diese Algorithmensammlung umfasst Factoring, Clusteranalyse, Hauptkomponentenanalyse und unüberwachte neuronale Netze.
• Merkmalsextraktion: Mit scikit-learn können Sie Merkmale aus Text und Bildern extrahieren.
• Kreuzvalidierung: Die Genauigkeit und Gültigkeit von überwachten Modellen auf unsichtbaren Daten kann mit Hilfe von scikit-learn überprüft werden.
• Dimensionalitätsreduktion: Mit dieser Funktion kann die Anzahl der Attribute in Daten für die nachfolgende Visualisierung, Zusammenfassung und Merkmalsauswahl reduziert werden.
• Clustering: Diese Funktion ermöglicht die Gruppierung von unbeschrifteten Daten.
• Ensemble-Methoden: Mit dieser Funktion können die Vorhersagen mehrerer überwachter Modelle kombiniert werden.

Lesen Sie mehr: 6 Arten von überwachtem Lernen, die Sie kennen müssen

Voraussetzungen zum Starten von scikit-learn

Bevor Sie mit der Verwendung der neuesten Version von scikit-learn beginnen, vergewissern Sie sich, dass Sie die folgenden Bibliotheken installiert haben:

• Python (>=3.5)
• NumPy (>= 1.11.0)
• SciPy (>= 0.17.0)li
• Joblib (>= 0,11)
• Matplotlib (>= 1.5.1): Diese Bibliothek ist für Scikit-Learn-Plotting-Funktionen erforderlich.
• Pandas (>= 0.18.0): Dies ist für die Datenstruktur und -analyse erforderlich.

scikit-learn installieren

Sie können einer der beiden folgenden Methoden für die Installation von scikit-learn folgen:

• Pip verwenden

– Scikit-learn kann über pip installiert werden und die Befehlszeile dafür ist wie folgt:

pip install -U scikit-lernen

• Konda verwenden

– Scikit-learn kann auch über Conda installiert und die Befehlszeile wie folgt verwendet werden:

Conda installiert scikit-learn

Wenn Sie NumPy und SciPy nicht installiert haben, können Sie sie über pip oder conda installieren. Anaconda und Canopy sind zwei weitere Python-Distributionen, die verwendet werden können, um die neueste scikit-learn-Version zu lernen.

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Vor- und Nachteile von scikit-learn

Vorteile:

• Die Bibliothek wird unter der BSD-Lizenz vertrieben, wodurch sie mit minimalen rechtlichen und lizenzrechtlichen Einschränkungen kostenlos ist.
• Es ist einfach zu bedienen.
• Die scikit-learn-Bibliothek ist sehr vielseitig und praktisch und dient realen Zwecken wie der Vorhersage des Verbraucherverhaltens, der Erstellung von Neurobildern usw.
• Scikit-learn wird von zahlreichen Autoren, Mitwirkenden und einer großen internationalen Online-Community unterstützt und aktualisiert.
• Die scikit-learn-Website bietet eine ausführliche API-Dokumentation für Benutzer, die die Algorithmen in ihre Plattformen integrieren möchten.

Nachteil:

• Es ist nicht die beste Wahl für vertieftes Lernen.

Erfahren Sie mehr: Wie funktioniert unüberwachtes maschinelles Lernen?

Fazit

Das Wachstum und die Popularität der Sprache des maschinellen Lernens erfordern effiziente Tools, und sklearn in Python erfüllt den Bedarf von Anfängern sowie von denen, die Probleme beim überwachten Lernen lösen. Effizienz und Vielseitigkeit in der Anwendung machen scikit-learn zu einer der ersten Wahl für akademische und industrielle Organisationen zur Durchführung verschiedener Operationen.