Scikit-learn în Python: caracteristici, cerințe preliminare, avantaje și dezavantaje

Trebuie să realizați cât de important este să aveți o bibliotecă robustă dacă sunteți obișnuit la programarea Python. Când vine vorba de biblioteci gratuite de Machine Learning pentru Python, scikit-learn este cel mai bun lucru pe care îl poți obține! sklearn sau scikit-learn în Python este o bibliotecă gratuită care simplifică sarcina de codificare și aplicare a algoritmilor de învățare automată în Python.

Pe lângă suportul bibliotecilor științifice și numerice Python, cum ar fi SciPy și NumPy, scikit-learn oferă o serie de algoritmi diferiți, cum ar fi păduri aleatorii, suportă mașini vectoriale și k-neighbors. Deci, haideți să cunoaștem câteva dintre aspectele fundamentale ale unuia dintre instrumentele esențiale de învățare automată pe care le puteți găsi.

Ce este sklearn sau scikit-learn în Python?

Sklearn sau scikit-learn în Python este de departe una dintre cele mai utile biblioteci open-source disponibile pe care le puteți folosi pentru Machine Learning în Python. Biblioteca scikit-learn este o colecție exhaustivă a celor mai eficiente instrumente pentru modelarea statistică și învățarea automată. Unele dintre aceste instrumente includ regresia, clasificarea, reducerea dimensionalității și gruparea.

Biblioteca scikit-learn este scrisă în principal în Python și construită pe SciPy, NumPy și Matplotlib. Biblioteca folosește o interfață Python unificată și consecventă pentru a implementa diferiți algoritmi de preprocesare, învățare automată, vizualizare și validare încrucișată.

O scurtă istorie a Scikit-learn

Cunoscut inițial ca scikit-learn, sklearn în Python a fost dezvoltat de David Cournapeau în 2007, ca parte a proiectului Google Summer of Code. Ulterior, Gael Varoquaux, Fabian Pedregosa, Alexandre Gramfort și Vincent Michel, de la Institutul Francez pentru Cercetare în Informatică și Automatizare, au lansat public o versiune beta v0.1 în anul 2010.

De atunci, au fost lansate versiuni mai noi de scikit-learn, cea mai recentă versiune 0.23.1 fiind lansată în mai 2020. Scikit-learn este un proiect condus de comunitate în care oricine poate contribui la dezvoltarea lui. Microsoft, Intel și NVIDIA se numără printre principalii sponsori ai proiectului.

Caracteristici esențiale ale scikit-learn

Biblioteca Machine Learning scikit-learn în Python vine cu o mulțime de funcții pentru a simplifica Machine Learning. Aici vom discuta unele dintre ele:

• Algoritmi de învățare supravegheat: orice algoritm de învățare automată supravegheat de care poate ați auzit are o posibilitate foarte mare de a face parte din biblioteca scikit-learn. Setul de instrumente scikit-learn are un repertoriu de astfel de algoritmi de învățare supravegheați, care include – Modele liniare generalizate, cum ar fi regresia liniară, arbori de decizie, mașini de vectori suport și metode bayesiene.
• Algoritmi de învățare nesupravegheați: această colecție de algoritmi include factoring, analiza cluster, analiza componentelor principale și rețele neuronale nesupravegheate.
• Extragerea caracteristicilor: folosind scikit-learn, puteți extrage caracteristici din text și imagini.
• Validare încrucișată: acuratețea și validitatea modelelor supravegheate pe date nevăzute pot fi verificate cu ajutorul scikit-learn.
• Reducerea dimensionalității: Cu această caracteristică, numărul de atribute din date poate fi redus pentru vizualizare, rezumare și selectare ulterioară a caracteristicilor.
• Clustering: Această caracteristică permite gruparea datelor neetichetate.
• Metode de ansamblu: predicțiile mai multor modele supravegheate pot fi combinate prin utilizarea acestei caracteristici.

Citește mai mult: 6 tipuri de învățare supravegheată despre care trebuie să știi

Condiții preliminare pentru a începe scikit-learn

Înainte de a începe să utilizați cea mai recentă versiune a scikit-learn, asigurați-vă că ați instalat următoarele biblioteci:

• Python (>=3,5)
• NumPy (>= 1.11.0)
• SciPy (>= 0,17,0)li
• Joblib (>= 0,11)
• Matplotlib (>= 1.5.1): această bibliotecă este necesară pentru capabilitățile de plotare scikit-learn.
• Pandas (>= 0.18.0): acest lucru este necesar pentru structura și analiza datelor.

Instalarea scikit-learn

Puteți urma oricare dintre următoarele două metode pentru instalarea scikit-learn:

• Folosind pip

– Scikit-learn poate fi instalat prin pip, iar linia de comandă pentru aceasta este următoarea:

pip install -U scikit-learn

• Folosind conda

– Scikit-learn poate fi instalat și prin conda și linia de comandă utilizată după cum urmează:

conda install scikit-learn

Dacă nu aveți instalate NumPy și SciPy, le puteți instala prin pip sau conda. Anaconda și Canopy sunt alte două distribuții Python care pot fi folosite pentru a învăța cea mai recentă versiune scikit-learn.

Învață curs de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Avantaje și dezavantaje ale scikit-learn

Pro:

• Biblioteca este distribuită sub licența BSD, făcând-o gratuită cu restricții minime legale și de licență.
• Este ușor de utilizat.
• Biblioteca scikit-learn este foarte versatilă și la îndemână și servește scopuri din lumea reală, cum ar fi predicția comportamentului consumatorului, crearea de neuroimagini etc.
• Scikit-learn este susținut și actualizat de numeroși autori, colaboratori și de o vastă comunitate internațională online.
• Site-ul web scikit-learn oferă documentație API elaborată pentru utilizatorii care doresc să integreze algoritmii cu platformele lor.

Con:

• Nu este cea mai bună alegere pentru o învățare aprofundată.

Aflați mai multe: Cum funcționează învățarea automată nesupravegheată?

Concluzie

Creșterea și popularitatea limbajului Machine Learning necesită instrumente eficiente, iar sklearn în Python servește atât nevoilor începătorilor, cât și celor care rezolvă probleme de învățare supravegheată. Eficiența și versatilitatea utilizării fac din scikit-learn una dintre alegerile principale ale organizațiilor academice și industriale pentru efectuarea diferitelor operațiuni.