Scikit-learn in Python: caratteristiche, prerequisiti, pro e contro

Devi capire quanto sia importante avere una libreria robusta se sei un normale programmatore Python. Quando si tratta di librerie gratuite di Machine Learning per Python, scikit-learn è il meglio che puoi ottenere! sklearn o scikit-learn in Python è una libreria gratuita che semplifica il compito di codificare e applicare algoritmi di Machine Learning in Python.

Oltre a supportare le librerie scientifiche e numeriche Python come SciPy e NumPy, scikit-learn offre una serie di algoritmi diversi come foreste casuali, macchine vettoriali di supporto e k-neighbors. Quindi, andiamo a conoscere alcuni degli aspetti fondamentali di uno degli strumenti essenziali di Machine Learning che puoi trovare.

Che cos'è sklearn o scikit-learn in Python?

Sklearn o scikit-learn in Python è di gran lunga una delle librerie open source più utili disponibili che puoi usare per Machine Learning in Python. La libreria scikit-learn è una raccolta esauriente degli strumenti più efficienti per la modellazione statistica e l'apprendimento automatico. Alcuni di questi strumenti includono la regressione, la classificazione, la riduzione della dimensionalità e il raggruppamento.

La libreria scikit-learn è scritta principalmente in Python e basata su SciPy, NumPy e Matplotlib. La libreria utilizza un'interfaccia Python unificata e coerente per implementare vari algoritmi di pre-elaborazione, Machine Learning, visualizzazione e convalida incrociata.

Una breve storia di Scikit-learn

Conosciuto inizialmente come scikit-learn, sklearn in Python è stato sviluppato da David Cournapeau nel 2007 come parte del progetto Summer of Code di Google. Successivamente, Gael Varoquaux, Fabian Pedregosa, Alexandre Gramfort e Vincent Michel, dell'Istituto francese per la ricerca in informatica e automazione, hanno rilasciato pubblicamente una versione beta v0.1 nell'anno 2010.

Da allora sono state rilasciate versioni più recenti di scikit-learn, con l'ultima versione 0.23.1 rilasciata a maggio 2020. Scikit-learn è un progetto guidato dalla comunità in cui chiunque può contribuire al suo sviluppo. Microsoft, Intel e NVIDIA sono tra i principali sponsor del progetto.

Caratteristiche essenziali di scikit-learn

La libreria di Machine Learning scikit-learn in Python viene fornita con un carico di funzionalità per semplificare l'apprendimento automatico. Qui ne discuteremo alcuni:

• Algoritmi di apprendimento supervisionato: qualsiasi algoritmo di apprendimento automatico supervisionato di cui potresti aver sentito parlare ha un'altissima possibilità di appartenere alla libreria scikit-learn. Il toolkit scikit-learn ha un repertorio di tali algoritmi di apprendimento supervisionato, che include: modelli lineari generalizzati come regressione lineare, alberi decisionali, macchine vettoriali di supporto e metodi bayesiani.
• Algoritmi di apprendimento non supervisionati: questa raccolta di algoritmi include factoring, analisi dei cluster, analisi dei componenti principali e reti neurali non supervisionate.
• Estrazione delle funzionalità: utilizzando scikit-learn, puoi estrarre le funzionalità da testo e immagini.
• Convalida incrociata: l'accuratezza e la validità dei modelli supervisionati su dati invisibili possono essere verificate con l'aiuto di scikit-learn.
• Riduzione dimensionale: con questa funzione, il numero di attributi nei dati può essere ridotto per la successiva visualizzazione, riepilogo e selezione delle funzioni.
• Clustering: questa funzione consente il raggruppamento di dati senza etichetta.
• Metodi di insieme: le previsioni di diversi modelli supervisionati possono essere combinate utilizzando questa funzione.

Leggi di più: 6 tipi di apprendimento supervisionato che devi conoscere

Prerequisiti per iniziare scikit-learn

Prima di iniziare a utilizzare l'ultima versione di scikit-learn, assicurati di aver installato le seguenti librerie:

• Python (>=3.5)
• NumPy (>= 1.11.0)
• SciPy (>= 0.17.0)li
• Joblib (>= 0,11)
• Matplotlib (>= 1.5.1): questa libreria è necessaria per le capacità di stampa di scikit-learn.
• Panda (>= 0.18.0): è necessario per la struttura e l'analisi dei dati.

Installazione di scikit-learn

Puoi seguire uno dei seguenti due metodi per l'installazione di scikit-learn:

• Usando pip

– Scikit-learn può essere installato tramite pip e la riga di comando per lo stesso è la seguente:

pip install -U scikit-learn

• Usando conda

– Scikit-learn può essere installato anche tramite conda e la riga di comando utilizzata come segue:

conda install scikit-learn

Se non hai installato NumPy e SciPy, puoi installarli tramite pip o conda. Anaconda e Canopy sono altre due distribuzioni Python che possono essere utilizzate per apprendere l'ultima versione di scikit-learn.

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Pro e contro di scikit-learn

Professionisti:

• La libreria è distribuita sotto la licenza BSD, rendendola gratuita con restrizioni legali e di licenza minime.
• È facile da usare.
• La libreria scikit-learn è molto versatile e pratica e serve a scopi del mondo reale come la previsione del comportamento del consumatore, la creazione di neuroimmagini, ecc.
• Scikit-learn è supportato e aggiornato da numerosi autori, collaboratori e una vasta comunità online internazionale.
• Il sito Web scikit-learn fornisce un'elaborata documentazione API per gli utenti che desiderano integrare gli algoritmi con le loro piattaforme.

Contro:

• Non è la scelta migliore per l'apprendimento approfondito.

Ulteriori informazioni: come funziona l'apprendimento automatico senza supervisione?

Conclusione

La crescita e la popolarità del linguaggio Machine Learning richiedono strumenti efficienti e sklearn in Python soddisfa le esigenze dei principianti e di coloro che risolvono problemi di apprendimento supervisionato. L'efficienza e la versatilità d'uso rendono scikit-learn una delle prime scelte delle organizzazioni accademiche e industriali per l'esecuzione di varie operazioni.