Scikit-Learn

Scikit-learn - це бібліотека, яку варто вивчити, якщо ви програміст на Python або якщо ви шукаєте потужний інструментарій для впровадження ML у виробничу систему.

Девід Курнапо почав розробляти Scikit-learn як проект Google Summer of Code у 2007 році.

Python Software Foundation, INRIA, Google та Tinyclues зробили фінансовий внесок у проект, який наразі налічує понад 30 активних учасників.

Бібліотека Scikit-learn

Scikit-learn пропонує стандартний інтерфейс Python для різноманітних методів навчання під наглядом та без нагляду.

Він поставляється в декількох дистрибутивах Linux і ліцензується за ліберальною спрощеною ліцензією BSD, що сприяє академічному та комерційному використанню.

Scikit-learn базується на SciPy (Scientific Python), який необхідно встановити перед використанням. Цей стек містить наступні елементи:

• NumPy - модуль Python для створення n-вимірних масивів.
• SciPy - пакет наукових обчислень на основі Python.
• Matplotlib - бібліотека 2D/3D графіків.
• IPython: Більш інтерактивне середовище Python
• Символьна математика (Sympy)
• Структури даних та аналіз за допомогою Pandas

Розширення або модулі для SciPy-допомоги зазвичай називають SciKits. В результаті модуль називається scikit-learn і містить методи навчання.

Мета бібліотеки - досягти рівня надійності та підтримки, необхідного для використання у виробничих системах. Це вимагає концентрації зусиль на таких питаннях, як зручність використання, якість коду, співпраця, документація та продуктивність.

Особливості

Бібліотека зосереджена на моделюванні даних. Вона не зосереджена на завантаженні, маніпулюванні чи узагальненні даних. Зверніться до NumPy та Pandas за цими функціями.

Scikit-learn пропонує різноманітні загальні групи моделей, зокрема:

• Кластеризація - метод організації немаркованих даних, наприклад, KMeans.
• Перехресна перевірка - метод вимірювання продуктивності контрольованих моделей з використанням даних, які раніше не зустрічалися.
• Набори даних - для тестування і створення наборів даних із заданими атрибутами для дослідження поведінки моделі.
• Аналіз головних компонент, наприклад, використовує зменшення розмірності, щоб зменшити кількість характеристик у даних для узагальнення, візуалізації та виділення ознак.
• Для об'єднання прогнозів багатьох керованих моделей використовуються ансамблеві підходи.
• Видобування ознак - це техніка для вилучення властивостей з графічних і текстових даних.
• Виділення ознак використовується для пошуку значущих атрибутів, на основі яких можуть бути побудовані керовані моделі.
• Налаштування параметрів - це техніка для максимального використання керованих моделей.
• Багатовимірне навчання - це техніка для узагальнення та візуалізації багатовимірних даних.

У бібліотеці scikit-learn доступно багато різних алгоритмів, які можна імпортувати в код, а потім використовувати для генерації моделей так само, як і будь-яку іншу бібліотеку Python. Це дозволяє швидко створювати кілька моделей і порівнювати їх, щоб визначити, яка з них є найкращою.

На офіційній сторінці scikit-learn доступні численні ресурси з докладною документацією, які ви можете вивчити, щоб отримати максимальну віддачу від цього фреймворку машинного навчання.

Однак, щоб по-справжньому зрозуміти реальні можливості бібліотеки scikit-learn, вам потрібно почати використовувати її на різних доступних наборах даних і розробляти моделі прогнозування, використовуючи ці набори даних. Kaggle та Data world - це два місця, де ви можете знайти набори відкритих даних. Обидва містять безліч цікавих наборів даних, на яких можна попрактикуватися в розробці моделей прогнозування за допомогою алгоритмів бібліотеки scikit-learn.