Python 中的 Scikit-learn：功能、先决条件、优缺点

如果你是 Python 编程的常客，你必须意识到拥有一个健壮的库是多么重要。 当谈到 Python 的免费机器学习库时，scikit-learn 是你能得到的最好的！ Python 中的sklearn 或 scikit-learn是一个免费库，可简化在 Python中编码和应用机器学习算法的任务。

除了支持 SciPy 和 NumPy 等 Python 科学和数值库外，scikit-learn 还具有许多不同的算法，例如随机森林、支持向量机和 k 邻居。 因此，让我们了解您可以找到的基本机器学习工具之一的一些基本方面。

Python 中的 sklearn 或 scikit-learn 是什么？

Python 中的 Sklearn 或 scikit-learn是迄今为止最有用的开源库之一，可用于 Python 中的机器学习。 scikit-learn 库是用于统计建模和机器学习的最有效工具的详尽集合。 其中一些工具包括回归、分类、降维和聚类。

scikit-learn 库主要用 Python 编写，并建立在 SciPy、NumPy 和 Matplotlib 之上。 该库使用统一一致的 Python 接口来实现各种预处理、机器学习、可视化和交叉验证算法。

Scikit-learn 的简史

Python中的 sklearn最初被称为 scikit-learn，是由 David Cournapeau 于 2007 年开发的，是 Google 夏季代码项目的一部分。 随后，来自法国计算机科学与自动化研究所的 Gael Varoquaux、Fabian Pedregosa、Alexandre Gramfort 和 Vincent Michel 在 2010 年公开发布了 v0.1 测试版。

从那时起，scikit-learn 的更新版本已经发布，最新版本 0.23.1 于 2020 年 5 月发布。Scikit-learn 是一个社区驱动的项目，任何人都可以为其开发做出贡献。 微软、英特尔和英伟达是该项目的顶级赞助商。

scikit-learn 的基本特性

Python 中的机器学习库 scikit-learn具有大量功能来简化机器学习。 在这里，我们将讨论其中的一些：

• 监督学习算法：您可能听说过的任何监督机器学习算法都极有可能属于 scikit-learn 库。 scikit-learn 工具包拥有一系列此类监督学习算法，其中包括 - 广义线性模型，如线性回归、决策树、支持向量机和贝叶斯方法。
• 无监督学习算法：该算法集合包括因子分解、聚类分析、主成分分析和无监督神经网络。
• 特征提取：使用 scikit-learn，可以从文本和图像中提取特征。
• 交叉验证：可以在 scikit-learn 的帮助下检查监督模型对看不见的数据的准确性和有效性。
• 降维：使用此功能，可以减少数据中的属性数量，用于后续的可视化、汇总和特征选择。
• 聚类：此功能允许对未标记的数据进行分组。
• 集成方法：可以使用此功能组合多个监督模型的预测。

阅读更多：您必须了解的 6 种监督学习类型

开始 scikit-learn 的先决条件

在开始使用最新版本的 scikit-learn 之前，请确保您已安装以下库：

• Python (>=3.5)
• NumPy (>= 1.11.0)
• SciPy (>= 0.17.0)li
• 作业库 (>= 0.11)
• Matplotlib (>= 1.5.1)：这个库是 scikit-learn 绘图功能所必需的。
• Pandas (>= 0.18.0)：这是数据结构和分析所必需的。

安装 scikit-learn

您可以按照以下两种方法之一安装 scikit-learn：

• 使用点子

– Scikit-learn 可以通过 pip 安装，命令行如下：

pip install -U scikit-learn

• 使用康达

– Scikit-learn 也可以通过 conda 安装，使用的命令行如下：

conda 安装 scikit-learn

如果您没有安装 NumPy 和 SciPy，您可以通过 pip 或 conda 安装它们。 Anaconda 和 Canopy 是另外两个 Python 发行版，可用于学习最新的 scikit-learn 版本。

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scikit-learn 的优缺点

优点：

• 该库在 BSD 许可下分发，使其免费，具有最低的法律和许可限制。
• 它很容易使用。
• scikit-learn 库非常通用和方便，可用于实际用途，例如预测消费者行为、创建神经图像等。
• Scikit-learn 得到了众多作者、贡献者和庞大的国际在线社区的支持和更新。
• scikit-learn 网站为希望将算法与其平台集成的用户提供了详尽的 API 文档。

缺点：

• 它不是深度学习的最佳选择。

了解更多：无监督机器学习如何工作？

结论

机器学习语言的增长和普及需要高效的工具，而Python 中的 sklearn 可以满足初学者以及解决监督学习问题的人的需求。 使用的效率和多功能性使 scikit-learn 成为学术和工业组织执行各种操作的主要选择之一。