Scikit-learn in Python: recursos, pré-requisitos, prós e contras

Você deve perceber o quão importante é ter uma biblioteca robusta se você é regular na programação Python. Quando se trata de bibliotecas gratuitas de Machine Learning para Python, scikit-learn é o melhor que você pode obter! sklearn ou scikit-learn em Python é uma biblioteca gratuita que simplifica a tarefa de codificar e aplicar algoritmos de Machine Learning em Python.

Além de oferecer suporte a bibliotecas científicas e numéricas do Python, como SciPy e NumPy, o scikit-learn apresenta uma série de algoritmos diferentes, como florestas aleatórias, máquinas de vetor de suporte e k-vizinhos. Então, vamos conhecer alguns dos aspectos fundamentais de uma das ferramentas essenciais de Machine Learning que você pode encontrar.

O que é sklearn ou scikit-learn em Python?

Sklearn ou scikit-learn em Python é de longe uma das bibliotecas de código aberto mais úteis disponíveis que você pode usar para Machine Learning em Python. A biblioteca scikit-learn é uma coleção exaustiva das ferramentas mais eficientes para modelagem estatística e aprendizado de máquina. Algumas dessas ferramentas incluem regressão, classificação, redução de dimensionalidade e agrupamento.

A biblioteca scikit-learn é escrita principalmente em Python e construída sobre SciPy, NumPy e Matplotlib. A biblioteca usa uma interface Python unificada e consistente para implementar vários algoritmos de pré-processamento, aprendizado de máquina, visualização e validação cruzada.

Uma breve história do Scikit-learn

Conhecido inicialmente como scikit-learn, o sklearn in Python foi desenvolvido por David Cournapeau em 2007 como parte do projeto de verão de código do Google. Posteriormente, Gael Varoquaux, Fabian Pedregosa, Alexandre Gramfort e Vincent Michel, do Instituto Francês de Pesquisa em Ciência da Computação e Automação, lançaram publicamente uma versão beta v0.1 no ano de 2010.

Desde então, versões mais recentes do scikit-learn foram lançadas, com a versão mais recente 0.23.1 lançada em maio de 2020. Scikit-learn é um projeto conduzido pela comunidade onde qualquer pessoa pode contribuir para o seu desenvolvimento. Microsoft, Intel e NVIDIA estão entre os principais patrocinadores do projeto.

Recursos essenciais do scikit-learn

A biblioteca de aprendizado de máquina scikit-learn em Python vem com vários recursos para simplificar o aprendizado de máquina. Aqui vamos discutir alguns deles:

• Algoritmos de aprendizado supervisionado: qualquer algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado do qual você já tenha ouvido falar tem uma possibilidade muito alta de pertencer à biblioteca scikit-learn. O kit de ferramentas scikit-learn possui um repertório desses algoritmos de aprendizado supervisionado, que inclui – Modelos lineares generalizados, como regressão linear, árvores de decisão, máquinas de vetor de suporte e métodos bayesianos.
• Algoritmos de aprendizado não supervisionados: essa coleção de algoritmos inclui fatoração, análise de cluster, análise de componentes principais e redes neurais não supervisionadas.
• Extração de recursos: usando o scikit-learn, você pode extrair recursos de texto e imagens.
• Validação cruzada: A precisão e validade de modelos supervisionados em dados não vistos podem ser verificadas com a ajuda do scikit-learn.
• Redução de Dimensionalidade: Com esse recurso, o número de atributos nos dados pode ser reduzido para visualização, sumarização e seleção de recursos subsequentes.
• Clustering: Este recurso permite o agrupamento de dados não rotulados.
• Métodos de conjunto: As previsões de vários modelos supervisionados podem ser combinadas usando esse recurso.

Leia mais: 6 tipos de aprendizado supervisionado que você deve conhecer

Pré-requisitos para iniciar o scikit-learn

Antes de começar a usar a versão mais recente do scikit-learn, certifique-se de ter instalado as seguintes bibliotecas:

• Python (>=3,5)
• NumPy (>= 1.11.0)
• SciPy (>= 0,17,0)li
• Joblib (>= 0,11)
• Matplotlib (>= 1.5.1): esta biblioteca é necessária para os recursos de plotagem do scikit-learn.
• Pandas (>= 0.18.0): isso é necessário para estrutura e análise de dados.

Instalando o scikit-learn

Você pode seguir um dos dois métodos a seguir para a instalação do scikit-learn:

• Usando pip

– Scikit-learn pode ser instalado via pip e a linha de comando para o mesmo é a seguinte:

pip install -U scikit-learn

• Usando conda

– O Scikit-learn também pode ser instalado via conda e a linha de comando usada da seguinte forma:

conda instalar scikit-learn

Se você não tiver o NumPy e o SciPy instalados, poderá instalá-los via pip ou conda. Anaconda e Canopy são duas outras distribuições Python que podem ser usadas para aprender a versão mais recente do scikit-learn.

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Prós e contras do scikit-learn

Prós:

• A biblioteca é distribuída sob a licença BSD, tornando-a gratuita com restrições mínimas legais e de licenciamento.
• É fácil de usar.
• A biblioteca scikit-learn é muito versátil e prática e serve a propósitos do mundo real, como a previsão do comportamento do consumidor, a criação de neuroimagens, etc.
• O Scikit-learn é apoiado e atualizado por vários autores, colaboradores e uma vasta comunidade online internacional.
• O site scikit-learn fornece documentação de API elaborada para usuários que desejam integrar os algoritmos com suas plataformas.

Vigarista:

• Não é a melhor escolha para o aprendizado em profundidade.

Saiba mais: Como funciona o aprendizado de máquina não supervisionado?

Conclusão

O crescimento e a popularidade da linguagem Machine Learning exigem ferramentas eficientes, e o sklearn em Python atende a necessidade tanto de iniciantes quanto daqueles que resolvem problemas de aprendizado supervisionado. Eficiência e versatilidade de uso fazem do scikit-learn uma das principais escolhas de organizações acadêmicas e industriais para realizar várias operações.