Что такое Scikit Learn? – Как установить Sklearn

Все ведущие компании сегодня делают машинное обучение центральной частью своей деятельности. Это стало существенным конкурентным преимуществом для большинства организаций. Для реализации проектов машинного обучения одним из самых популярных языков программирования является Python. Простота Python позволяет вам работать над сложными алгоритмами и универсальными рабочими процессами, не уделяя слишком много внимания техническим нюансам языка. Scikit learn — это надежная библиотека, доступная в Python, которая предоставляет набор инструментов для машинного обучения и статистического моделирования. Но что такое scikit learn? Давайте обсудим основы этого популярного пакета Python в этой статье.

Станьте специалистом по обработке данных с реальным опытомПрограмма магистратуры по обработке данныхИзучить программу

Что такое Scikit Learn?

Scikit Learn или Sklearn — одна из самых надежных библиотек для машинного обучения на Python. Она имеет открытый исходный код и построена на NumPy, SciPy и Matplotlib. Она предоставляет ряд инструментов для машинного обучения и статистического моделирования, включая снижение размерности, кластеризацию, регрессию и классификацию, через последовательный интерфейс на Python. Кроме того, она предоставляет множество других инструментов для оценки, выбора, разработки моделей и предварительной обработки данных.

Scikit-learn — один из инструментов NumFOCUS. проекты, спонсируемые из фискальных источников. Он также хорошо интегрируется со многими другими библиотеками Python, такими как Matplotlib, Plotly, NumPy, Pandas, SciPy и т. д. Хотя библиотека довольно новая, она быстро стала одной из самых популярных библиотек на GitHub. Ряд крупных организаций, таких как Spotify, Evernote, JP Morgan, Inria, AWeber и многие другие, используют Sklearn.

Примечание: Sklearn используется для построения моделей машинного обучения.

Происхождение Scikit Learn

Scikit Learn изначально назывался scikits.learn. Он был разработан Дэвид Курнапо как Google Лето Кода (GSoC) в 2007 году. Проект был выведен на новый уровень несколькими добровольцами и впервые был обнародован 1 февраля 2010 года.

Вот полный перечень различных версий Scikit Learn:

• Август 2013 г. – scikit-learn 0.14
• Июль 2014 г. – scikit-learn 0.15.0
• Март 2015 г. – scikit-learn 0.16.0
• Ноябрь 2015 г. – scikit-learn 0.17.0
• Сентябрь 2016 г. – scikit-learn 0.18.0
• Июль 2017 г. – scikit-learn 0.19.0
• Июль 2018 г. – scikit-learn 0.19.2
• Сентябрь 2018 г. – scikit-learn 0.20.0
• Ноябрь 2018 г. – scikit-learn 0.20.1
• Декабрь 2018 г. – scikit-learn 0.20.2
• Март 2019 г. – scikit-learn 0.20.3
• Май 2019 г. – scikit-learn 0.21.0
• Декабрь 2019 г. – scikit-learn 0.22.0
• Май 2020 г. – scikit-learn 0.23.0
• Янв 2021 – scikit-learn 0.24
• Сентябрь 2021 г. — scikit-learn 1.0

Станьте экспертом в области науки о данных и получите работу своей мечтыПрограмма аспирантуры Калифорнийского технологического института по науке о данныхИзучить программу

Сообщество и участники Sklearn

Одной из главных причин популярности Sklearn является сообщество и участники, которые за ним стоят. Поскольку он имеет открытый исходный код, любой может внести свой вклад. следующие люди В настоящее время основными участниками разработки и поддержки scikit-learn являются:

• Жереми дю Буаберранжер
• Йорис Ван ден Босше
• Лоик Эстев
• Томас Дж. Фэн
• Александр Грамфор
• Оливье Гризель
• Ярослав Халченко
• Николас Хуг
• Адрин Джалали
• Жюльен Джерфанион
• Гийом Леметр
• Кристиан Лоренцен
• Ян Хендрик Метцен
• Андреас Мюллер
• Влад Николай
• Джоэл Нотман
• Ханьмин Цинь
• Бертран Тирион
• Том Дюпре ла Тур
• Гаэль Вароко
• Нелль Вароко
• Роман Юрчак

Помимо этих участников и сообществ, по всему миру проводятся различные встречи. Был Конкурс знаний Kaggle недавно организованный для того, чтобы побудить людей начать играть с библиотекой. Общая структура управления и процесс принятия решений scikit-learn изложены в документе управления.

Предварительные условия для Sklearn

Прежде чем начать использовать scikit-learn, вам потребуется следующее:

• Python (версия 3.5 или выше)
• Joblib (версия 0.11 или выше)
• Scipy (версия 0.17.0 или выше)
• NumPy (версия 1.11.0 или выше)
• Matplotlib (версия 1.5.1 или выше) для построения графиков
• Pandas (версия 0.18.0 или выше) для некоторых примеров Sklearn, использующих структуру данных и анализ.

Если вы новичок в этих концепциях, мы рекомендуем вам сначала изучить их, прежде чем углубляться в Sklearn.

Как установить Sklearn

Если вы уже установили NumPy и Scipy, вы можете установить scikit-learn двумя простыми способами:

Метод 1 — Использование Pip

Для установки scikit-learn с помощью pip используйте следующую команду:

Метод 2 — Использование Conda

Используйте следующую команду для установки scikit-learn с помощью conda:

Если на вашей рабочей станции Python не установлены NumPy и Scipy, вы можете сначала установить их с помощью pip или conda. Другой альтернативой является использование дистрибутивов Python, таких как Anaconda и Canopy, поскольку они оба поставляют последнюю версию scikit-learn.

Станьте экспертом в области науки о данных и получите работу своей мечтыПрограмма аспирантуры Калифорнийского технологического института по науке о данныхИзучить программу

Особенности Sklearn

Библиотека Scikit-learn ориентирована на моделирование данных. Некоторые из самых популярных функций, предоставляемых Sklearn:

• Открытый исходный код — это библиотека с открытым исходным кодом, которую можно использовать в коммерческих целях по лицензии BSD.

• Кластеризация — ее можно использовать для группировки немаркированных данных.

• Алгоритмы контролируемого обучения. Содержит почти все популярные алгоритмы контролируемого обучения, такие как дерево решений, линейная регрессия, машина опорных векторов (SVM) и т. д.
• Алгоритмы неконтролируемого обучения. Он также содержит все популярные алгоритмы неконтролируемого обучения, такие как кластеризация, анализ главных компонентов, факторный анализ, неконтролируемые нейронные сети и т. д.
• Выбор признаков. Позволяет определять полезные атрибуты для создания контролируемых моделей.
• Извлечение признаков — позволяет извлекать признаки из данных для определения атрибутов в изображениях и текстовых данных.
• Перекрестная проверка — позволяет проверить точность контролируемых моделей на невидимых данных.
• Сокращение размерности. Позволяет сократить количество атрибутов в данных, которые можно в дальнейшем использовать для обобщения, визуализации и выбора признаков.
• Методы ансамбля — они позволяют объединять прогнозы нескольких контролируемых моделей.

Вы рассматриваете профессию в области Data Science? Тогда получите сертификат Data Science Bootcamp уже сегодня!

Хотите узнать больше?

Scikit-learn, вероятно, самая полезная и надежная библиотека, доступная в Python для машинного обучения. Библиотека постоянно развивается и улучшается участники со всего мира. Если вам интересно узнать больше о том, что такое scikit learn и как использовать его в своих проектах по машинному обучению, вы можете ознакомиться с сертификацией по науке о данных Simplilearn. Программа была создана в партнерстве с Университетом Пердью и в сотрудничестве с IBM и включает мастер-классы от преподавателей Пердью и экспертов IBM, эксклюзивные хакатоны и сессии Ask Me Anything от IBM. Зарегистрируйтесь на этот курс сегодня и ускорьте свою карьеру в науке о данных.