Scikit-belajar dengan Python: Fitur, Prasyarat, Pro & Kontra

Anda harus menyadari betapa pentingnya memiliki perpustakaan yang kuat jika Anda biasa dalam pemrograman Python. Ketika datang ke perpustakaan Machine Learning gratis untuk Python, scikit-learn adalah yang terbaik yang bisa Anda dapatkan! sklearn atau scikit-learn dengan Python adalah library gratis yang menyederhanakan tugas pengkodean dan penerapan algoritma Machine Learning di Python.

Selain mendukung pustaka ilmiah dan numerik Python seperti SciPy dan NumPy, scikit-learn menampilkan sejumlah algoritme berbeda seperti hutan acak, mendukung mesin vektor, dan k-neighbors. Jadi, mari kita kenali beberapa aspek mendasar dari salah satu alat Pembelajaran Mesin penting yang dapat Anda temukan.

Apa itu sklearn atau scikit-learn dengan Python?

Sklearn atau scikit-learn dengan Python sejauh ini merupakan salah satu library open-source paling berguna yang tersedia yang dapat Anda gunakan untuk Machine Learning dengan Python. Pustaka scikit-learn adalah kumpulan lengkap alat paling efisien untuk pemodelan statistik dan Pembelajaran Mesin. Beberapa alat ini termasuk regresi, klasifikasi, pengurangan dimensi, dan pengelompokan.

Pustaka scikit-learn terutama ditulis dengan Python dan dibangun di atas SciPy, NumPy, dan Matplotlib. Pustaka menggunakan antarmuka Python yang terpadu dan konsisten untuk mengimplementasikan berbagai algoritma pra-pemrosesan, Pembelajaran Mesin, visualisasi, dan validasi silang.

Sejarah singkat Scikit-belajar

Awalnya dikenal sebagai scikit-learn, sklearn dengan Python dikembangkan oleh David Cournapeau pada 2007 sebagai bagian dari proyek kode musim panas Google. Selanjutnya, Gael Varoquaux, Fabian Pedregosa, Alexandre Gramfort, dan Vincent Michel, dari Institut Penelitian Ilmu Komputer dan Otomasi Prancis, secara terbuka merilis versi beta v0.1 pada tahun 2010.

Sejak itu, versi scikit-learn yang lebih baru telah dirilis, dengan versi terbaru 0.23.1 dirilis pada Mei 2020. Scikit-learn adalah proyek berbasis komunitas di mana siapa pun dapat berkontribusi untuk pengembangannya. Microsoft, Intel, dan NVIDIA termasuk di antara sponsor utama proyek ini.

Fitur penting dari scikit-belajar

Pustaka Pembelajaran Mesin scikit-learn dengan Python hadir dengan banyak fitur untuk menyederhanakan Pembelajaran Mesin. Berikut akan kami bahas beberapa di antaranya:

• Algoritme pembelajaran yang diawasi: Algoritme Pembelajaran Mesin yang diawasi yang mungkin pernah Anda dengar memiliki kemungkinan yang sangat tinggi untuk menjadi bagian dari perpustakaan scikit-learn. Toolkit scikit-learn memiliki daftar algoritme pembelajaran terawasi seperti itu, yang mencakup – Model linier umum seperti regresi Linier, Pohon Keputusan, Mesin Vektor Dukungan, dan metode Bayesian.
• Algoritme pembelajaran tanpa pengawasan: Kumpulan algoritme ini mencakup pemfaktoran, analisis klaster, analisis komponen utama, dan jaringan saraf tanpa pengawasan.
• Ekstraksi fitur: Menggunakan scikit-learn, Anda dapat mengekstrak fitur dari teks dan gambar.
• Validasi silang: Keakuratan dan validitas model yang diawasi pada data yang tidak terlihat dapat diperiksa dengan bantuan scikit-learn.
• Pengurangan Dimensi: Dengan fitur ini, jumlah atribut dalam data dapat dikurangi untuk visualisasi, peringkasan, dan pemilihan fitur selanjutnya.
• Clustering: Fitur ini memungkinkan pengelompokan data yang tidak berlabel.
• Metode ensemble: Prediksi beberapa model yang diawasi dapat digabungkan dengan menggunakan fitur ini.

Baca lebih lanjut: 6 Jenis Pembelajaran Terbimbing yang Harus Anda Ketahui

Prasyarat untuk memulai scikit-belajar

Sebelum Anda mulai menggunakan rilis terbaru scikit-learn, pastikan Anda telah menginstal pustaka berikut:

• Python (>=3.5)
• NumPy (>= 1.11.0)
• SciPy (>= 0.17.0)li
• Joblib (>= 0.11)
• Matplotlib (>= 1.5.1): pustaka ini diperlukan untuk kemampuan merencanakan scikit-learn.
• Pandas (>= 0.18.0): ini diperlukan untuk struktur dan analisis data.

Menginstal scikit-belajar

Anda dapat mengikuti salah satu dari dua metode berikut untuk instalasi scikit-learn:

• Menggunakan pip

– Scikit-learn dapat diinstal melalui pip dan baris perintah yang sama adalah sebagai berikut:

pip install -U scikit-belajar

• Menggunakan konda

– Scikit-learn juga dapat diinstal melalui conda dan baris perintah yang digunakan sebagai berikut:

conda install scikit-belajar

Jika Anda belum menginstal NumPy dan SciPy, Anda dapat menginstalnya melalui pip atau conda. Anaconda dan Canopy adalah dua distro Python lain yang dapat digunakan untuk mempelajari scikit-learn versi terbaru.

Pelajari kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Pro dan kontra dari scikit-belajar

Kelebihan:

• Perpustakaan didistribusikan di bawah lisensi BSD, membuatnya gratis dengan batasan hukum dan lisensi minimum.
• Hal ini mudah digunakan.
• Pustaka scikit-learn sangat serbaguna dan praktis dan melayani tujuan dunia nyata seperti prediksi perilaku konsumen, pembuatan neuroimages, dll.
• Scikit-learn didukung dan diperbarui oleh banyak penulis, kontributor, dan komunitas online internasional yang luas.
• Situs web scikit-learn menyediakan dokumentasi API yang rumit untuk pengguna yang ingin mengintegrasikan algoritme dengan platform mereka.

Menipu:

• Ini bukan pilihan terbaik untuk pembelajaran mendalam.

Pelajari lebih lanjut: Bagaimana Cara Kerja Pembelajaran Mesin Tanpa Pengawasan?

Kesimpulan

Pertumbuhan dan popularitas bahasa Pembelajaran Mesin membutuhkan alat yang efisien, dan sklearn dengan Python melayani kebutuhan untuk pemula serta mereka yang memecahkan masalah pembelajaran yang diawasi. Efisiensi dan keserbagunaan penggunaan menjadikan scikit-learn salah satu pilihan utama organisasi akademik dan industri untuk melakukan berbagai operasi.