Scikit-Pythonで学ぶ：機能、前提条件、長所と短所

Pythonプログラミングの常連である場合は、堅牢なライブラリを用意することがいかに重要であるかを理解する必要があります。 Python用の無料の機械学習ライブラリに関しては、scikit-learnが最高です！ Pythonのsklearnまたはscikit-learnは、Pythonでの機械学習アルゴリズムのコーディングと適用のタスクを簡素化する無料のライブラリです。

scikit-learnは、SciPyやNumPyなどのPythonの科学的および数値ライブラリをサポートするだけでなく、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、k近傍などのさまざまなアルゴリズムを備えています。 それでは、見つけることができる重要な機械学習ツールの1つの基本的な側面のいくつかを理解しましょう。

Pythonのsklearnまたはscikit-learnとは何ですか？

PythonのSklearnまたはscikit-learnは、Pythonの機械学習に使用できる最も便利なオープンソースライブラリの1つです。 scikit-learnライブラリは、統計モデリングと機械学習のための最も効率的なツールの網羅的なコレクションです。 これらのツールには、回帰、分類、次元削減、およびクラスタリングが含まれます。

scikit-learnライブラリは主にPythonで記述されており、SciPy、NumPy、およびMatplotlibに基づいて構築されています。 ライブラリは、統一された一貫性のあるPythonインターフェイスを使用して、さまざまな前処理、機械学習、視覚化、および相互検証アルゴリズムを実装します。

Scikit-learnの簡単な歴史

当初はscikit-learnとして知られていましたが、Pythonのsklearnは、GoogleのSummerofCodeプロジェクトの一環として2007年にDavidCournapeauによって開発されました。 その後、フランス国立情報学自動制御研究所のGael Varoquaux、Fabian Pedregosa、Alexandre Gramfort、Vincent Michelが、2010年にv0.1ベータ版を公開しました。

それ以来、新しいバージョンのscikit-learnがリリースされ、最新バージョン0.23.1が2020年5月にリリースされました。Scikit-learnはコミュニティ主導のプロジェクトであり、誰でもその開発に貢献できます。 Microsoft、Intel、およびNVIDIAは、プロジェクトのトップスポンサーの1つです。

scikit-learnの基本機能

Pythonの機械学習ライブラリscikit-learnには、機械学習を簡素化するための多くの機能が付属しています。 ここでは、それらのいくつかについて説明します。

• 教師あり学習アルゴリズム：聞いたことがある教師あり機械学習アルゴリズムは、scikit-learnライブラリに属する​​可能性が非常に高くなります。 scikit-learnツールキットには、このような教師あり学習アルゴリズムのレパートリーがあります。これには、線形回帰、決定木、サポートベクターマシン、ベイジアン法などの一般化線形モデルが含まれます。
• 教師なし学習アルゴリズム：このアルゴリズムコレクションには、因数分解、クラスター分析、主成分分析、および教師なしニューラルネットワークが含まれます。
• 特徴抽出： scikit-learnを使用すると、テキストや画像から特徴を抽出できます。
• 相互検証： scikit-learnを使用して、見えないデータの教師ありモデルの精度と妥当性を確認できます。
• 次元削減：この機能を使用すると、データ内の属性の数を減らして、その後の視覚化、要約、および特徴選択を行うことができます。
• クラスタリング：この機能により、ラベルのないデータをグループ化できます。
• アンサンブル手法：この機能を使用して、いくつかの教師ありモデルの予測を組み合わせることができます。

続きを読む：知っておくべき6種類の教師あり学習

scikit-learnを開始するための前提条件

scikit-learnの最新リリースの使用を開始する前に、次のライブラリがインストールされていることを確認してください。

• Python（> = 3.5）
• NumPy（> = 1.11.0）
• SciPy（> = 0.17.0）li
• Joblib（> = 0.11）
• Matplotlib（> = 1.5.1）：このライブラリはscikit-learnプロット機能に必要です。
• パンダ（> = 0.18.0）：これはデータ構造と分析に必要です。

scikit-learnのインストール

scikit-learnのインストールには、次の2つの方法のいずれかに従うことができます。

• pipを使用する

– Scikit-learnはpipを介してインストールでき、そのコマンドラインは次のとおりです。

pip install -U scikit-learn

• condaを使用する

– Scikit-learnは、condaおよび次のように使用されるコマンドラインを介してインストールすることもできます。

conda install scikit-learn

NumPyとSciPyがインストールされていない場合は、pipまたはcondaを介してインストールできます。 AnacondaとCanopyは、最新のscikit-learnバージョンを学習するために使用できる他の2つのPythonディストリビューションです。

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scikit-learnの長所と短所

長所：

• ライブラリはBSDライセンスの下で配布されており、最小限の法的およびライセンス制限で無料になっています。
• 使いやすいです。
• scikit-learnライブラリは非常に用途が広く便利であり、消費者行動の予測、ニューロイメージの作成などの実際の目的に役立ちます。
• Scikit-learnは、多数の著者、寄稿者、および広大な国際オンラインコミュニティによって支援および更新されています。
• scikit-learn Webサイトは、アルゴリズムをプラットフォームに統合したいユーザー向けに、精巧なAPIドキュメントを提供しています。

短所：

• これは、詳細な学習には最適な選択ではありません。

詳細：教師なし機械学習はどのように機能しますか？

結論

機械学習言語の成長と人気は効率的なツールを必要とし、Pythonのsklearnは、初心者だけでなく、教師あり学習の問題を解決する人々のニーズにも応えます。 効率性と使用の多様性により、scikit-learnは、さまざまな操作を実行するための学術および産業組織の主要な選択肢の1つになっています。