Scikit-learn ใน Python: คุณสมบัติ ข้อกำหนดเบื้องต้น ข้อดี & ข้อเสีย

คุณต้องตระหนักว่าการมีไลบรารีที่มีประสิทธิภาพมีความสำคัญเพียงใดหากคุณเป็นขาประจำในการเขียนโปรแกรม Python เมื่อพูดถึงไลบรารี Machine Learning ฟรีสำหรับ Python scikit-learn คือสิ่งที่ดีที่สุดที่คุณจะได้รับ! sklearn หรือ scikit-learn ใน Python เป็นห้องสมุดฟรีที่ช่วยให้งานเขียนโค้ดและการใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องใน Python ง่ายขึ้น

นอกจากการรองรับไลบรารี่ทางวิทยาศาสตร์และตัวเลขของ Python เช่น SciPy และ NumPy แล้ว scikit-learn ยังมีอัลกอริธึมมากมาย เช่น ฟอเรสต์แบบสุ่ม รองรับเวคเตอร์แมชชีน และ k-neighbors มาทำความรู้จักกับแง่มุมพื้นฐานของหนึ่งในเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงที่สำคัญที่คุณหาได้

sklearn หรือ scikit-learn ใน Python คืออะไร?

Sklearn หรือ scikit-learn ใน Python เป็นหนึ่งในไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่มีประโยชน์มากที่สุด ซึ่งคุณสามารถใช้สำหรับ Machine Learning ใน Python ห้องสมุด scikit-learn เป็นชุดเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดสำหรับการสร้างแบบจำลองทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่อง เครื่องมือเหล่านี้บางส่วนรวมถึงการถดถอย การจัดประเภท การลดขนาด และการจัดกลุ่ม

ไลบรารี scikit-learn เขียนด้วย Python เป็นหลักและสร้างขึ้นจาก SciPy, NumPy และ Matplotlib ไลบรารีใช้อินเทอร์เฟซ Python ที่เป็นหนึ่งเดียวและสอดคล้องกันเพื่อปรับใช้อัลกอริธึมก่อนการประมวลผล การเรียนรู้ของเครื่อง การสร้างภาพ และอัลกอริธึมการตรวจสอบข้าม

ประวัติโดยย่อของ Scikit-learn

รู้จักกันในนาม scikit-learn โดย sklearn ใน Python ได้รับการพัฒนาโดย David Cournapeau ในปี 2550 โดยเป็นส่วนหนึ่งของโครงการโค้ดภาคฤดูร้อนของ Google ต่อจากนั้น Gael Varoquaux, Fabian Pedregosa, Alexandre Gramfort และ Vincent Michel จากสถาบันวิจัยวิทยาการคอมพิวเตอร์และระบบอัตโนมัติของฝรั่งเศส ได้เผยแพร่เวอร์ชันเบต้า v0.1 ต่อสาธารณะในปี 2010

ตั้งแต่นั้นมา scikit-learn เวอร์ชันใหม่ก็ได้รับการเผยแพร่ โดยมีเวอร์ชันล่าสุด 0.23.1 ที่เผยแพร่ในเดือนพฤษภาคม 2020 Scikit-learn เป็นโครงการที่ขับเคลื่อนโดยชุมชนซึ่งทุกคนสามารถมีส่วนร่วมในการพัฒนาได้ Microsoft, Intel และ NVIDIA เป็นหนึ่งในผู้สนับสนุนหลักของโครงการ

คุณสมบัติที่สำคัญของ scikit-learn

ห้องสมุด Machine Learning scikit-learn ใน Python มาพร้อมกับคุณสมบัติมากมายเพื่อลดความซับซ้อนของ Machine Learning ที่นี่เราจะพูดถึงบางส่วนของพวกเขา:

• อัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแล: อัลกอริธึ มการเรียนรู้ด้วยเครื่องภายใต้การดูแลใดๆ ที่คุณอาจเคยได้ยินมานั้นมีความเป็นไปได้สูงที่จะเป็นของไลบรารี scikit-learn ชุดเครื่องมือ scikit-learn มีอัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลดังกล่าว ซึ่งรวมถึง – โมเดลเชิงเส้นตรงทั่วไป เช่น การถดถอยเชิงเส้น ต้นไม้การตัดสินใจ Support Vector Machines และวิธีการแบบเบย์
• อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มี ผู้ดูแล: คอลเล็กชันอัลกอริธึมนี้ประกอบด้วยแฟคตอริ่ง การวิเคราะห์คลัสเตอร์ การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก และโครงข่ายประสาทเทียมที่ไม่มีผู้ดูแล
• การ แยกคุณลักษณะ: การใช้ scikit-learn คุณสามารถแยกคุณลักษณะจากข้อความและรูปภาพได้
• การตรวจสอบความถูกต้อง ข้าม: สามารถตรวจสอบ ความถูกต้องและความถูกต้องของแบบจำลองภายใต้การดูแลบนข้อมูลที่มองไม่เห็นได้โดยใช้ scikit-learn
• การลดขนาด: ด้วยคุณลักษณะนี้ จำนวนแอตทริบิวต์ในข้อมูลจะลดลงสำหรับการแสดงภาพ การสรุป และการเลือกคุณลักษณะในภายหลัง
• การทำ คลัสเตอร์: คุณลักษณะนี้ช่วยให้สามารถจัดกลุ่มข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับได้
• วิธีการทั้งมวล: การคาดคะเนของโมเดลภายใต้การดูแลหลายรุ่นสามารถรวมกันได้โดยใช้คุณสมบัตินี้

อ่านเพิ่มเติม: 6 ประเภทของการเรียนรู้ภายใต้การดูแลที่คุณต้องรู้เกี่ยวกับ

ข้อกำหนดเบื้องต้นในการเริ่มต้น scikit-learn

ก่อนที่คุณจะเริ่มใช้ scikit-learn รุ่นล่าสุด ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ติดตั้งไลบรารีต่อไปนี้แล้ว:

• หลาม (>=3.5)
• NumPy (>= 1.11.0)
• SciPy (>= 0.17.0) li
• จ๊อบลิบ (>= 0.11)
• Matplotlib (>= 1.5.1): ไลบรารีนี้จำเป็นสำหรับความสามารถในการวางแผน scikit-learn
• Pandas (>= 0.18.0): จำเป็นสำหรับโครงสร้างข้อมูลและการวิเคราะห์

การติดตั้ง scikit-learn

คุณสามารถทำตามหนึ่งในสองวิธีต่อไปนี้สำหรับการติดตั้ง scikit-learn:

• ใช้ pip

– สามารถติดตั้ง Scikit-learn ผ่าน pip และ command line ได้ดังนี้:

pip ติดตั้ง -U scikit-learn

• ใช้ conda

– Scikit-learn สามารถติดตั้งผ่าน conda และบรรทัดคำสั่งที่ใช้ดังนี้:

conda ติดตั้ง scikit-learn

หากคุณไม่ได้ติดตั้ง NumPy และ SciPy คุณสามารถติดตั้งผ่าน pip หรือ conda Anaconda และ Canopy เป็น Python อีกสองตัวที่สามารถใช้ในการเรียนรู้ scikit-learn เวอร์ชันล่าสุด

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

ข้อดีและข้อเสียของ scikit-learn

ข้อดี:

• ห้องสมุดเผยแพร่ภายใต้ใบอนุญาต BSD ทำให้ฟรีโดยมีข้อจำกัดทางกฎหมายและใบอนุญาตขั้นต่ำ
• ใช้งานง่าย
• ห้องสมุด scikit-learn ใช้งานได้หลากหลายและสะดวก และให้บริการตามวัตถุประสงค์ในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น การทำนายพฤติกรรมผู้บริโภค การสร้างภาพประสาท ฯลฯ
• Scikit-learn ได้รับการสนับสนุนและอัปเดตโดยผู้เขียน ผู้มีส่วนร่วม และชุมชนออนไลน์ระดับนานาชาติมากมาย
• เว็บไซต์ scikit-learn มีเอกสาร API อย่างละเอียดสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการรวมอัลกอริทึมกับแพลตฟอร์มของตน

คอนดิชั่น:

• ไม่ใช่ทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก

เรียนรู้เพิ่มเติม: การเรียนรู้ของเครื่อง Unsupervised ทำงานอย่างไร

บทสรุป

การเติบโตและความนิยมของภาษาแมชชีนเลิร์นนิงต้องการเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ และ sklearn ใน Python ตอบสนองความต้องการสำหรับผู้เริ่มต้นและผู้ที่แก้ปัญหาการเรียนรู้ภายใต้การดูแล ประสิทธิภาพและความเก่งกาจในการใช้งานทำให้ scikit-learn เป็นหนึ่งในตัวเลือกที่สำคัญขององค์กรวิชาการและอุตสาหกรรมสำหรับการดำเนินการต่างๆ