Scikit-learn en Python : fonctionnalités, prérequis, avantages et inconvénients

Vous devez réaliser à quel point il est important d'avoir une bibliothèque robuste si vous êtes un habitué de la programmation Python. En ce qui concerne les bibliothèques gratuites d'apprentissage automatique pour Python, scikit-learn est le meilleur que vous puissiez obtenir ! sklearn ou scikit-learn en Python est une bibliothèque gratuite qui simplifie la tâche de codage et d'application des algorithmes d'apprentissage automatique en Python.

En plus de prendre en charge les bibliothèques scientifiques et numériques Python telles que SciPy et NumPy, scikit-learn propose une multitude d'algorithmes différents tels que des forêts aléatoires, des machines vectorielles de support et des k-voisins. Alors, apprenons à connaître certains des aspects fondamentaux de l'un des outils essentiels d'apprentissage automatique que vous pouvez trouver.

Qu'est-ce que sklearn ou scikit-learn en Python ?

Sklearn ou scikit-learn en Python est de loin l'une des bibliothèques open source les plus utiles disponibles que vous pouvez utiliser pour l'apprentissage automatique en Python. La bibliothèque scikit-learn est une collection exhaustive des outils les plus efficaces pour la modélisation statistique et l'apprentissage automatique. Certains de ces outils incluent la régression, la classification, la réduction de la dimensionnalité et le regroupement.

La bibliothèque scikit-learn est principalement écrite en Python et basée sur SciPy, NumPy et Matplotlib. La bibliothèque utilise une interface Python unifiée et cohérente pour implémenter divers algorithmes de prétraitement, d'apprentissage automatique, de visualisation et de validation croisée.

Une brève histoire de Scikit-learn

Connu initialement sous le nom de scikit-learn, sklearn en Python a été développé par David Cournapeau en 2007 dans le cadre du projet Summer of Code de Google. Par la suite, Gael Varoquaux, Fabian Pedregosa, Alexandre Gramfort et Vincent Michel, de l'Institut français de recherche en informatique et en automatique, ont publié publiquement une version bêta v0.1 en 2010.

Depuis lors, de nouvelles versions de scikit-learn ont été publiées, la dernière version 0.23.1 étant sortie en mai 2020. Scikit-learn est un projet communautaire où tout le monde peut contribuer à son développement. Microsoft, Intel et NVIDIA sont parmi les principaux sponsors du projet.

Fonctionnalités essentielles de scikit-learn

La bibliothèque d'apprentissage automatique scikit-learn en Python est livrée avec de nombreuses fonctionnalités pour simplifier l'apprentissage automatique. Ici, nous allons discuter de certains d'entre eux:

• Algorithmes d'apprentissage supervisé : tout algorithme d'apprentissage automatique supervisé dont vous avez peut-être entendu parler a une très forte probabilité d'appartenir à la bibliothèque scikit-learn. La boîte à outils scikit-learn possède un répertoire de tels algorithmes d'apprentissage supervisé, qui comprend - Des modèles linéaires généralisés tels que la régression linéaire, les arbres de décision, les machines à vecteurs de support et les méthodes bayésiennes.
• Algorithmes d'apprentissage non supervisés : cette collection d'algorithmes comprend la factorisation, l'analyse par grappes, l'analyse en composantes principales et les réseaux de neurones non supervisés.
• Extraction de fonctionnalités : à l' aide de scikit-learn, vous pouvez extraire des fonctionnalités à partir de texte et d'images.
• Validation croisée : L'exactitude et la validité des modèles supervisés sur des données invisibles peuvent être vérifiées à l'aide de scikit-learn.
• Réduction de la dimensionnalité : avec cette fonctionnalité, le nombre d'attributs dans les données peut être réduit pour une visualisation, une synthèse et une sélection de fonctionnalités ultérieures.
• Clustering : cette fonctionnalité permet le regroupement de données sans étiquette.
• Méthodes d'ensemble : Les prédictions de plusieurs modèles supervisés peuvent être combinées en utilisant cette fonctionnalité.

Lire la suite : 6 types d'apprentissage supervisé que vous devez connaître

Prérequis pour démarrer scikit-learn

Avant de commencer à utiliser la dernière version de scikit-learn, assurez-vous d'avoir installé les bibliothèques suivantes :

• Python (>=3.5)
• NumPy (>= 1.11.0)
• SciPy (>= 0.17.0)li
• Joblib (>= 0.11)
• Matplotlib (>= 1.5.1) : cette bibliothèque est requise pour les capacités de traçage de scikit-learn.
• Pandas (>= 0.18.0) : requis pour la structure et l'analyse des données.

Installation de scikit-learn

Vous pouvez suivre l'une des deux méthodes suivantes pour l'installation de scikit-learn :

• Utilisation de pip

– Scikit-learn peut être installé via pip et la ligne de commande correspondante est la suivante :

pip install -U scikit-learn

• Utilisation de conda

– Scikit-learn peut également être installé via conda et la ligne de commande utilisée comme suit :

conda installer scikit-learn

Si vous n'avez pas installé NumPy et SciPy, vous pouvez les installer via pip ou conda. Anaconda et Canopy sont deux autres distributions Python qui peuvent être utilisées pour apprendre la dernière version de scikit-learn.

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Avantages et inconvénients de scikit-learn

Avantages:

• La bibliothèque est distribuée sous licence BSD, ce qui la rend gratuite avec des restrictions légales et de licence minimales.
• C'est facile a utiliser.
• La bibliothèque scikit-learn est très polyvalente et pratique et sert à des fins réelles comme la prédiction du comportement des consommateurs, la création de neuroimages, etc.
• Scikit-learn est soutenu et mis à jour par de nombreux auteurs, contributeurs et une vaste communauté internationale en ligne.
• Le site Web scikit-learn fournit une documentation API élaborée pour les utilisateurs qui souhaitent intégrer les algorithmes à leurs plates-formes.

Contre :

• Ce n'est pas le meilleur choix pour un apprentissage en profondeur.

En savoir plus : Comment fonctionne l'apprentissage automatique non supervisé ?

Conclusion

La croissance et la popularité du langage d'apprentissage automatique nécessitent des outils efficaces, et sklearn en Python répond aux besoins des débutants ainsi qu'à ceux qui résolvent des problèmes d'apprentissage supervisé. L'efficacité et la polyvalence d'utilisation font de scikit-learn l'un des premiers choix des organisations académiques et industrielles pour effectuer diverses opérations.