Python의 Scikit-learn: 기능, 전제 조건, 장단점

Python 프로그래밍에 익숙하다면 강력한 라이브러리를 갖는 것이 얼마나 중요한지 깨달아야 합니다. Python용 무료 기계 학습 라이브러리의 경우 scikit-learn이 가장 좋습니다! Python 의 sklearn 또는 scikit-learn 은 Python에서 기계 학습 알고리즘을 코딩하고 적용하는 작업을 단순화하는 무료 라이브러리입니다.

SciPy 및 NumPy와 같은 Python 과학 및 수치 라이브러리를 지원하는 것 외에도 scikit-learn은 랜덤 포레스트, 지원 벡터 머신 및 k-이웃과 같은 다양한 알고리즘의 호스트를 제공합니다. 따라서 찾을 수 있는 필수 기계 학습 도구 중 하나의 기본적인 측면에 대해 알아보겠습니다.

Python에서 sklearn 또는 scikit-learn이란 무엇입니까?

Python의 Sklearn 또는 scikit-learn은 Python 의 기계 학습에 사용할 수 있는 가장 유용한 오픈 소스 라이브러리 중 하나입니다. scikit-learn 라이브러리는 통계 모델링 및 기계 학습을 위한 가장 효율적인 도구의 완전한 모음입니다. 이러한 도구 중 일부에는 회귀, 분류, 차원 축소 및 클러스터링이 포함됩니다.

scikit-learn 라이브러리는 주로 Python으로 작성되었으며 SciPy, NumPy 및 Matplotlib를 기반으로 구축되었습니다. 라이브러리는 통합되고 일관된 Python 인터페이스를 사용하여 다양한 사전 처리, 기계 학습, 시각화 및 교차 검증 알고리즘을 구현합니다.

Scikit-learn의 간략한 역사

처음에 scikit-learn으로 알려진 Python의 sklearn 은 Google의 여름 코드 프로젝트의 일부로 2007년 David Cournapeau에 의해 개발되었습니다. 그 후 프랑스 컴퓨터 과학 및 자동화 연구소의 Gael Varoquaux, Fabian Pedregosa, Alexandre Gramfort 및 Vincent Michel은 2010년에 v0.1 베타 버전을 공개적으로 발표했습니다.

그 이후로 scikit-learn의 최신 버전이 출시되었으며 최신 버전 0.23.1이 2020년 5월에 출시되었습니다. Scikit-learn은 누구나 개발에 기여할 수 있는 커뮤니티 주도 프로젝트입니다. Microsoft, Intel 및 NVIDIA는 이 프로젝트의 최고 후원자 중 하나입니다.

scikit-learn의 필수 기능

Python 의 기계 학습 라이브러리 scikit-learn 에는 기계 학습을 단순화하는 많은 기능이 포함되어 있습니다. 여기에서 우리는 그들 중 일부에 대해 논의할 것입니다:

• 지도 학습 알고리즘: 들어본 적이 있는 지도 학습 알고리즘은 scikit-learn 라이브러리에 속할 가능성이 매우 높습니다. scikit-learn 툴킷에는 선형 회귀, 의사 결정 트리, 지원 벡터 기계 및 베이지안 방법과 같은 일반화된 선형 모델이 포함된 지도 학습 알고리즘의 레퍼토리가 있습니다.
• 비지도 학습 알고리즘: 이 알고리즘 모음에는 인수분해, 클러스터 분석, 주성분 분석 및 비지도 신경망이 포함됩니다.
• 특징 추출: scikit-learn을 사용하여 텍스트와 이미지에서 특징을 추출할 수 있습니다.
• 교차 검증: 보이지 않는 데이터에 대한 지도 모델의 정확성과 유효성은 scikit-learn의 도움으로 확인할 수 있습니다.
• 차원 축소: 이 기능을 사용하면 후속 시각화, 요약 및 기능 선택을 위해 데이터의 속성 수를 줄일 수 있습니다.
• 클러스터링: 이 기능을 사용하면 레이블이 지정되지 않은 데이터를 그룹화할 수 있습니다.
• 앙상블 방법: 이 기능을 사용하여 여러 지도 모델의 예측을 결합할 수 있습니다.

더 읽어보기: 당신이 알아야 할 지도 학습의 6가지 유형

scikit-learn을 시작하기 위한 전제 조건

scikit-learn의 최신 릴리스를 사용하기 전에 다음 라이브러리를 설치했는지 확인하십시오.

• 파이썬(>=3.5)
• 넘파이(>= 1.11.0)
• 사이파이(>= 0.17.0)li
• 잡립(>= 0.11)
• Matplotlib(>= 1.5.1): 이 라이브러리는 scikit-learn 플로팅 기능에 필요합니다.
• 팬더(>= 0.18.0): 데이터 구조 및 분석에 필요합니다.

scikit-learn 설치

scikit-learn 설치를 위해 다음 두 가지 방법 중 하나를 따를 수 있습니다.

• 핍 사용

– Scikit-learn은 pip를 통해 설치할 수 있으며 이에 대한 명령줄은 다음과 같습니다.

pip install -U scikit-learn

• 콘다 사용하기

– Scikit-learn은 conda와 다음과 같이 명령줄을 통해 설치할 수도 있습니다.

conda 설치 scikit-learn

NumPy 및 SciPy가 설치되어 있지 않은 경우 pip 또는 conda를 통해 설치할 수 있습니다. Anaconda와 Canopy는 최신 scikit-learn 버전을 배우는 데 사용할 수 있는 다른 두 가지 Python 배포판입니다.

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scikit-learn의 장단점

장점:

• 라이브러리는 BSD 라이선스에 따라 배포되며 최소한의 법적 및 라이선스 제한으로 무료입니다.
• 사용하기 쉽습니다.
• scikit-learn 라이브러리는 매우 다양하고 편리하며 소비자 행동 예측, 신경 이미지 생성 등과 같은 실제 목적을 제공합니다.
• Scikit-learn은 수많은 저자, 기고자 및 방대한 국제 온라인 커뮤니티의 지원과 업데이트를 받고 있습니다.
• scikit-learn 웹사이트는 알고리즘을 플랫폼과 통합하려는 사용자를 위해 정교한 API 문서를 제공합니다.

범죄자:

• 심층 학습을 위한 최선의 선택은 아닙니다.

자세히 알아보기: 비지도 머신 러닝은 어떻게 작동합니까?

결론

머신 러닝 언어의 성장과 인기는 효율적인 도구를 요구하며 Python의 sklearn은 지도 학습 문제를 해결하는 것은 물론 초보자도 필요로 합니다. 사용의 효율성과 다양성은 scikit-learn을 다양한 작업을 수행하기 위한 학계 및 산업 조직의 주요 선택 중 하나로 만듭니다.