Python'da Scikit-learn: Özellikler, Ön Koşullar, Artılar ve Eksiler

Python programlamada düzenli iseniz, sağlam bir kütüphaneye sahip olmanın ne kadar önemli olduğunu anlamalısınız. Python için ücretsiz Makine Öğrenimi kitaplıkları söz konusu olduğunda, scikit-learn alabileceğiniz en iyisidir! Python'da sklearn veya scikit-learn , Python'da Makine Öğrenimi algoritmalarını kodlama ve uygulama görevini basitleştiren ücretsiz bir kitaplıktır.

SciPy ve NumPy gibi Python bilimsel ve sayısal kitaplıklarını desteklemenin yanı sıra scikit-learn, rastgele ormanlar, destek vektör makineleri ve k-komşular gibi bir dizi farklı algoritma içerir. Öyleyse, bulabileceğiniz temel Makine Öğrenimi araçlarından birinin temel yönlerinden bazılarını tanıyalım.

Python'da sklearn veya scikit-learn nedir?

Python'da Sklearn veya scikit-learn, Python'da Makine Öğrenimi için kullanabileceğiniz açık ara en kullanışlı açık kaynak kitaplıklarından biridir. scikit-learn kitaplığı, istatistiksel modelleme ve Makine Öğrenimi için en verimli araçların kapsamlı bir koleksiyonudur. Bu araçlardan bazıları regresyon, sınıflandırma, boyutluluk azaltma ve kümelemeyi içerir.

Scikit-learn kitaplığı öncelikle Python'da yazılmıştır ve SciPy, NumPy ve Matplotlib üzerine kurulmuştur. Kitaplık, çeşitli ön işleme, Makine Öğrenimi, görselleştirme ve çapraz doğrulama algoritmalarını uygulamak için birleşik ve tutarlı bir Python arabirimi kullanır.

Scikit-learn'in kısa bir tarihi

Başlangıçta scikit-learn olarak bilinen Python'da sklearn, 2007 yılında Google'ın yaz kodu projesinin bir parçası olarak David Cournapeau tarafından geliştirildi. Daha sonra, Fransız Bilgisayar Bilimi ve Otomasyon Araştırma Enstitüsü'nden Gael Varoquaux, Fabian Pedregosa, Alexandre Gramfort ve Vincent Michel, 2010 yılında bir v0.1 beta sürümünü halka açık olarak yayınladılar.

O zamandan beri, scikit-learn'in daha yeni sürümleri yayınlandı ve en son sürüm 0.23.1 Mayıs 2020'de yayınlandı. Scikit-learn, herkesin gelişimine katkıda bulunabileceği topluluk odaklı bir projedir. Microsoft, Intel ve NVIDIA, projenin en önemli sponsorları arasında yer alıyor.

scikit-learn'in temel özellikleri

Python'daki scikit-learn Machine Learning kitaplığı , Machine Learning'i basitleştirmek için bir dizi özellikle birlikte gelir. Burada bazılarını tartışacağız:

• Denetimli öğrenme algoritmaları: Adını duymuş olabileceğiniz herhangi bir denetimli Makine Öğrenimi algoritmasının scikit-learn kitaplığına ait olma olasılığı çok yüksektir. Scikit-learn araç takımı, aşağıdakileri içeren bu tür denetimli öğrenme algoritmalarının bir repertuarına sahiptir: Doğrusal regresyon, Karar Ağaçları, Destek Vektör Makineleri ve Bayes yöntemleri gibi genelleştirilmiş doğrusal modeller.
• Denetimsiz öğrenme algoritmaları: Bu algoritma koleksiyonu, faktoring, küme analizi, temel bileşen analizi ve denetimsiz sinir ağlarını içerir.
• Özellik çıkarma: scikit-learn'i kullanarak metin ve resimlerden özellikler çıkarabilirsiniz.
• Çapraz doğrulama: Görünmeyen veriler üzerinde denetimli modellerin doğruluğu ve geçerliliği scikit-learn yardımıyla kontrol edilebilir.
• Boyut Azaltma: Bu özellik sayesinde, sonraki görselleştirme, özetleme ve özellik seçimi için verilerdeki öznitelik sayısı azaltılabilir.
• Kümeleme: Bu özellik, etiketlenmemiş verilerin gruplandırılmasını sağlar.
• Topluluk yöntemleri: Bu özellik kullanılarak birkaç denetlenen modelin tahminleri birleştirilebilir.

Devamını oku: Hakkında Bilmeniz Gereken 6 Denetimli Öğrenme Türü

scikit-learn'i başlatmak için ön koşullar

scikit-learn'in en son sürümünü kullanmaya başlamadan önce, aşağıdaki kitaplıkları kurduğunuzdan emin olun:

• Python (>=3.5)
• NumPy (>= 1.11.0)
• SciPy (>= 0.17.0)li
• İş bilgisi (>= 0.11)
• Matplotlib (>= 1.5.1): scikit-learn çizim yetenekleri için bu kitaplık gereklidir.
• Pandalar (>= 0.18.0): Bu, veri yapısı ve analizi için gereklidir.

scikit-learn'i yükleme

Scikit-learn kurulumu için aşağıdaki iki yöntemden birini takip edebilirsiniz:

• pip kullanma

– Scikit-learn, pip aracılığıyla kurulabilir ve bunun için komut satırı aşağıdaki gibidir:

pip kurulumu -U scikit-learn

• conda kullanma

– Scikit-learn, conda ve aşağıdaki gibi kullanılan komut satırı aracılığıyla da kurulabilir:

conda kurulum scikit-learn

NumPy ve SciPy kurulu değilse, pip veya conda yoluyla yükleyebilirsiniz. Anaconda ve Canopy, en son scikit-learn sürümünü öğrenmek için kullanılabilecek diğer iki Python dağıtımıdır.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi kursu öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Scikit-learn'in artıları ve eksileri

Artıları:

• Kütüphane, BSD lisansı altında dağıtılır ve minimum yasal ve lisans kısıtlamaları ile ücretsiz hale getirilir.
• Kullanımı kolaydır.
• Scikit-learn kitaplığı çok yönlü ve kullanışlıdır ve tüketici davranışının tahmini, nörogörüntülerin oluşturulması vb. gibi gerçek dünya amaçlarına hizmet eder.
• Scikit-learn, çok sayıda yazar, katkıda bulunanlar ve geniş bir uluslararası çevrimiçi topluluk tarafından desteklenir ve güncellenir.
• scikit-learn web sitesi, algoritmaları platformlarına entegre etmek isteyen kullanıcılar için ayrıntılı API belgeleri sağlar.

Con:

• Derinlemesine öğrenme için en iyi seçim değildir.

Daha fazla bilgi edinin: Denetimsiz Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?

Çözüm

Makine Öğrenimi dilinin büyümesi ve popülaritesi, verimli araçlar gerektirir ve Python'da sklearn, yeni başlayanların yanı sıra denetimli öğrenme sorunlarını çözenlere de hizmet eder. Verimlilik ve kullanım çok yönlülüğü, scikit-learn'i çeşitli işlemleri gerçekleştirmek için akademik ve endüstriyel kuruluşların başlıca tercihlerinden biri haline getirir.