Scikit-learn en Python: características, requisitos previos, pros y contras

Debe darse cuenta de lo importante que es tener una biblioteca robusta si es un habitual en la programación de Python. Cuando se trata de bibliotecas gratuitas de Machine Learning para Python, ¡scikit-learn es lo mejor que puede obtener! sklearn o scikit-learn en Python es una biblioteca gratuita que simplifica la tarea de codificar y aplicar algoritmos de Machine Learning en Python.

Además de admitir bibliotecas científicas y numéricas de Python como SciPy y NumPy, scikit-learn presenta una gran cantidad de algoritmos diferentes, como bosques aleatorios, máquinas de vectores de soporte y vecinos k. Entonces, conozcamos algunos de los aspectos fundamentales de una de las herramientas esenciales de Machine Learning que puedes encontrar.

¿Qué es sklearn o scikit-learn en Python?

Sklearn o scikit-learn en Python es, con mucho, una de las bibliotecas de código abierto más útiles disponibles que puede usar para Machine Learning en Python. La biblioteca scikit-learn es una colección exhaustiva de las herramientas más eficientes para el modelado estadístico y el aprendizaje automático. Algunas de estas herramientas incluyen regresión, clasificación, reducción de dimensionalidad y agrupación.

La biblioteca scikit-learn está escrita principalmente en Python y se basa en SciPy, NumPy y Matplotlib. La biblioteca utiliza una interfaz de Python unificada y coherente para implementar varios algoritmos de preprocesamiento, aprendizaje automático, visualización y validación cruzada.

Una breve historia de Scikit-learn

Conocido inicialmente como scikit-learn, sklearn en Python fue desarrollado por David Cournapeau en 2007 como parte del proyecto Summer of Code de Google. Posteriormente, Gael Varoquaux, Fabian Pedregosa, Alexandre Gramfort y Vincent Michel, del Instituto Francés de Investigación en Informática y Automatización, lanzaron públicamente una versión beta v0.1 en el año 2010.

Desde entonces, se han lanzado versiones más nuevas de scikit-learn, con la última versión 0.23.1 lanzada en mayo de 2020. Scikit-learn es un proyecto impulsado por la comunidad en el que cualquiera puede contribuir a su desarrollo. Microsoft, Intel y NVIDIA se encuentran entre los principales patrocinadores del proyecto.

Características esenciales de scikit-learn

La biblioteca de aprendizaje automático scikit-learn en Python viene con una gran cantidad de características para simplificar el aprendizaje automático. Aquí hablaremos de algunos de ellos:

• Algoritmos de aprendizaje supervisado: cualquier algoritmo de aprendizaje automático supervisado del que haya oído hablar tiene una posibilidad muy alta de pertenecer a la biblioteca scikit-learn. El kit de herramientas scikit-learn tiene un repertorio de tales algoritmos de aprendizaje supervisado, que incluye: modelos lineales generalizados como regresión lineal, árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte y métodos bayesianos.
• Algoritmos de aprendizaje no supervisados: esta colección de algoritmos incluye factorización, análisis de conglomerados, análisis de componentes principales y redes neuronales no supervisadas.
• Extracción de funciones: con scikit-learn, puede extraer funciones de texto e imágenes.
• Validación cruzada: la precisión y la validez de los modelos supervisados ​​en datos ocultos se pueden verificar con la ayuda de scikit-learn.
• Reducción de dimensionalidad: con esta característica, la cantidad de atributos en los datos se puede reducir para la visualización, el resumen y la selección de características posteriores.
• Agrupación: esta característica permite la agrupación de datos sin etiquetar.
• Métodos de conjunto: las predicciones de varios modelos supervisados ​​se pueden combinar mediante el uso de esta función.

Leer más: 6 tipos de aprendizaje supervisado que debe conocer

Requisitos previos para iniciar scikit-learn

Antes de comenzar a usar la última versión de scikit-learn, asegúrese de haber instalado las siguientes bibliotecas:

• Pitón (>=3.5)
• NúmPy (>= 1.11.0)
• SciPy (>= 0.17.0)li
• Joblib (>= 0.11)
• Matplotlib (>= 1.5.1): esta biblioteca es necesaria para las capacidades de trazado de scikit-learn.
• Pandas (>= 0.18.0): esto es necesario para la estructura y el análisis de datos.

Instalación de scikit-learn

Puede seguir cualquiera de los siguientes dos métodos para la instalación de scikit-learn:

• usando pip

– Scikit-learn se puede instalar a través de pip y la línea de comando para el mismo es la siguiente:

pip install -U scikit-learn

• usando conda

– Scikit-learn también se puede instalar a través de conda y la línea de comando se usa de la siguiente manera:

Conda instalar Scikit-aprender

Si no tiene NumPy y SciPy instalados, puede instalarlos a través de pip o conda. Anaconda y Canopy son otras dos distribuciones de Python que se pueden usar para aprender la última versión de scikit-learn.

Aprenda el curso de ciencia de datos de las mejores universidades del mundo. Obtenga programas Executive PG, programas de certificados avanzados o programas de maestría para acelerar su carrera.

Pros y contras de scikit-learn

Ventajas:

• La biblioteca se distribuye bajo la licencia BSD, lo que la hace gratuita con restricciones legales y de licencia mínimas.
• Es fácil de usar.
• La biblioteca scikit-learn es muy versátil y práctica y sirve para propósitos del mundo real como la predicción del comportamiento del consumidor, la creación de neuroimágenes, etc.
• Scikit-learn está respaldado y actualizado por numerosos autores, colaboradores y una vasta comunidad internacional en línea.
• El sitio web de scikit-learn proporciona documentación API elaborada para los usuarios que desean integrar los algoritmos con sus plataformas.

Estafa:

• No es la mejor opción para un aprendizaje en profundidad.

Más información: ¿Cómo funciona el aprendizaje automático no supervisado?

Conclusión

El crecimiento y la popularidad del lenguaje de aprendizaje automático requieren herramientas eficientes, y sklearn en Python satisface las necesidades de los principiantes, así como de aquellos que resuelven problemas de aprendizaje supervisado. La eficiencia y la versatilidad de uso hacen de scikit-learn una de las principales opciones de las organizaciones académicas e industriales para realizar diversas operaciones.