Python 中的 Scikit-learn：功能、先決條件、優缺點

如果你是 Python 編程的常客，你必須意識到擁有一個健壯的庫是多麼重要。 當談到 Python 的免費機器學習庫時，scikit-learn 是你能得到的最好的！ Python 中的sklearn 或 scikit-learn是一個免費庫，可簡化在 Python中編碼和應用機器學習算法的任務。

除了支持 SciPy 和 NumPy 等 Python 科學和數值庫外，scikit-learn 還具有許多不同的算法，例如隨機森林、支持向量機和 k 鄰居。 因此，讓我們了解您可以找到的基本機器學習工具之一的一些基本方面。

Python 中的 sklearn 或 scikit-learn 是什麼？

Python 中的 Sklearn 或 scikit-learn是迄今為止最有用的開源庫之一，可用於 Python 中的機器學習。 scikit-learn 庫是用於統計建模和機器學習的最有效工具的詳盡集合。 其中一些工具包括回歸、分類、降維和聚類。

scikit-learn 庫主要用 Python 編寫，並建立在 SciPy、NumPy 和 Matplotlib 之上。 該庫使用統一一致的 Python 接口來實現各種預處理、機器學習、可視化和交叉驗證算法。

Scikit-learn 的簡史

Python中的 sklearn最初被稱為 scikit-learn，是由 David Cournapeau 於 2007 年開發的，是 Google 夏季代碼項目的一部分。 隨後，來自法國計算機科學與自動化研究所的 Gael Varoquaux、Fabian Pedregosa、Alexandre Gramfort 和 Vincent Michel 在 2010 年公開發布了 v0.1 測試版。

從那時起，scikit-learn 的更新版本已經發布，最新版本 0.23.1 於 2020 年 5 月發布。Scikit-learn 是一個社區驅動的項目，任何人都可以為其開發做出貢獻。 微軟、英特爾和英偉達是該項目的頂級贊助商。

scikit-learn 的基本特性

Python 中的機器學習庫 scikit-learn具有大量功能來簡化機器學習。 在這裡，我們將討論其中的一些：

• 監督學習算法：您可能聽說過的任何監督機器學習算法都極有可能屬於 scikit-learn 庫。 scikit-learn 工具包擁有一系列此類監督學習算法，其中包括 - 廣義線性模型，如線性回歸、決策樹、支持向量機和貝葉斯方法。
• 無監督學習算法：該算法集合包括因子分解、聚類分析、主成分分析和無監督神經網絡。
• 特徵提取：使用 scikit-learn，可以從文本和圖像中提取特徵。
• 交叉驗證：可以在 scikit-learn 的幫助下檢查監督模型對看不見的數據的準確性和有效性。
• 降維：使用此功能，可以減少數據中的屬性數量，用於後續的可視化、匯總和特徵選擇。
• 聚類：此功能允許對未標記的數據進行分組。
• 集成方法：可以使用此功能組合多個監督模型的預測。

閱讀更多：您必須了解的 6 種監督學習類型

開始 scikit-learn 的先決條件

在開始使用最新版本的 scikit-learn 之前，請確保您已安裝以下庫：

• Python (>=3.5)
• NumPy (>= 1.11.0)
• SciPy (>= 0.17.0)li
• 作業庫 (>= 0.11)
• Matplotlib (>= 1.5.1)：這個庫是 scikit-learn 繪圖功能所必需的。
• Pandas (>= 0.18.0)：這是數據結構和分析所必需的。

安裝 scikit-learn

您可以按照以下兩種方法之一安裝 scikit-learn：

• 使用點子

– Scikit-learn 可以通過 pip 安裝，命令行如下：

pip install -U scikit-learn

• 使用康達

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

conda 安裝 scikit-learn

如果您沒有安裝 NumPy 和 SciPy，您可以通過 pip 或 conda 安裝它們。 Anaconda 和 Canopy 是另外兩個 Python 發行版，可用於學習最新的 scikit-learn 版本。

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scikit-learn 的優缺點

優點：

• 該庫在 BSD 許可下分發，使其免費，具有最低的法律和許可限制。
• 它很容易使用。
• scikit-learn 庫非常通用和方便，可用於實際用途，例如預測消費者行為、創建神經圖像等。
• Scikit-learn 得到了眾多作者、貢獻者和龐大的國際在線社區的支持和更新。
• scikit-learn 網站為希望將算法與其平台集成的用戶提供了詳盡的 API 文檔。

缺點：

• 它不是深度學習的最佳選擇。

了解更多：無監督機器學習如何工作？

結論

機器學習語言的增長和普及需要高效的工具，而Python 中的 sklearn 可以滿足初學者以及解決監督學習問題的人的需求。 使用的效率和多功能性使 scikit-learn 成為學術和工業組織執行各種操作的主要選擇之一。