Scikit-learn в Python: особенности, предпосылки, плюсы и минусы

Вы должны понимать, насколько важно иметь надежную библиотеку, если вы регулярно занимаетесь программированием на Python. Когда дело доходит до бесплатных библиотек машинного обучения для Python, scikit-learn — лучшее, что вы можете получить! sklearn или scikit-learn в Python — это бесплатная библиотека, упрощающая задачу кодирования и применения алгоритмов машинного обучения в Python.

Помимо поддержки научных и числовых библиотек Python, таких как SciPy и NumPy, scikit-learn предлагает множество различных алгоритмов, таких как случайные леса, машины опорных векторов и k-соседей. Итак, давайте познакомимся с некоторыми фундаментальными аспектами одного из основных инструментов машинного обучения, которые вы можете найти.

Что такое sklearn или scikit-learn в Python?

Sklearn или scikit-learn в Python — безусловно, одна из самых полезных библиотек с открытым исходным кодом, которую вы можете использовать для машинного обучения в Python. Библиотека scikit-learn представляет собой исчерпывающий набор наиболее эффективных инструментов для статистического моделирования и машинного обучения. Некоторые из этих инструментов включают регрессию, классификацию, уменьшение размерности и кластеризацию.

Библиотека scikit-learn в основном написана на Python и основана на SciPy, NumPy и Matplotlib. Библиотека использует унифицированный и согласованный интерфейс Python для реализации различных алгоритмов предварительной обработки, машинного обучения, визуализации и перекрестной проверки.

Краткая история Scikit-learn

Первоначально известный как scikit-learn, sklearn на Python был разработан Дэвидом Курнапо в 2007 году в рамках проекта Google Summer of Code. Впоследствии Гаэль Вароко, Фабиан Педрегоса, Александр Грэмфор и Винсент Мишель из Французского института исследований в области компьютерных наук и автоматизации публично выпустили бета-версию v0.1 в 2010 году.

С тех пор были выпущены более новые версии scikit-learn, последняя версия 0.23.1 была выпущена в мае 2020 года. Scikit-learn — это проект, управляемый сообществом, в разработку которого может внести свой вклад каждый. Microsoft, Intel и NVIDIA входят в число основных спонсоров проекта.

Основные возможности scikit-learn

Библиотека машинного обучения scikit-learn в Python содержит множество функций, упрощающих машинное обучение. Здесь мы обсудим некоторые из них:

• Алгоритмы обучения с учителем: любой алгоритм машинного обучения с учителем, о котором вы, возможно, слышали, имеет очень высокую вероятность принадлежности к библиотеке scikit-learn. Инструментарий scikit-learn имеет набор таких алгоритмов обучения с учителем, который включает в себя: Обобщенные линейные модели, такие как линейная регрессия, деревья решений, машины опорных векторов и байесовские методы.
• Алгоритмы обучения без учителя: этот набор алгоритмов включает факторинг, кластерный анализ, анализ основных компонентов и нейронные сети без учителя.
• Извлечение функций: с помощью scikit-learn вы можете извлекать функции из текста и изображений.
• Перекрестная проверка: точность и достоверность контролируемых моделей на невидимых данных можно проверить с помощью scikit-learn.
• Уменьшение размерности: с помощью этой функции количество атрибутов в данных может быть уменьшено для последующей визуализации, суммирования и выбора функций.
• Кластеризация: эта функция позволяет группировать неразмеченные данные.
• Методы ансамбля: с помощью этой функции можно комбинировать прогнозы нескольких контролируемых моделей.

Подробнее: 6 типов контролируемого обучения, о которых вы должны знать

Предпосылки для запуска scikit-learn

Прежде чем приступить к использованию последней версии scikit-learn, убедитесь, что у вас установлены следующие библиотеки:

• Питон (>=3,5)
• NumPy (>= 1.11.0)
• SciPy (>= 0.17.0)li
• Joblib (>= 0,11)
• Matplotlib (>= 1.5.1): эта библиотека необходима для возможности построения графиков с помощью scikit-learn.
• Pandas (>= 0.18.0): это требуется для структуры данных и анализа.

Установка scikit-learn

Вы можете использовать один из следующих двух методов установки scikit-learn:

• Использование пункта

- Scikit-learn можно установить через pip, а командная строка для этого выглядит следующим образом:

pip install -U scikit-learn

• Использование конды

— Scikit-learn также можно установить через conda и командную строку, используя следующее:

conda установить scikit-learn

Если у вас не установлены NumPy и SciPy, вы можете установить их через pip или conda. Anaconda и Canopy — два других дистрибутива Python, которые можно использовать для изучения последней версии scikit-learn.

Изучите курс по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Плюсы и минусы scikit-learn

Плюсы:

• Библиотека распространяется под лицензией BSD, что делает ее бесплатной с минимальными юридическими и лицензионными ограничениями.
• Это простой в использовании.
• Библиотека scikit-learn очень универсальна и удобна и служит реальным целям, таким как прогнозирование поведения потребителей, создание нейроизображений и т. д.
• Scikit-learn поддерживается и обновляется многочисленными авторами, участниками и обширным международным онлайн-сообществом.
• Веб-сайт scikit-learn предоставляет подробную документацию по API для пользователей, которые хотят интегрировать алгоритмы со своими платформами.

Против:

• Это не лучший выбор для углубленного изучения.

Узнайте больше: как работает неконтролируемое машинное обучение?

Заключение

Рост и популярность языка машинного обучения требуют эффективных инструментов, а sklearn в Python удовлетворяет потребности как новичков, так и тех, кто решает задачи контролируемого обучения. Эффективность и универсальность использования делают scikit-learn одним из лучших вариантов академических и промышленных организаций для выполнения различных операций.