Что такое Scikit Learn? – Как установить Склеарн

Все ведущие компании сегодня делают машинное обучение центральной частью своей деятельности. Для большинства организаций это стало важным конкурентным преимуществом. 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 на Python, которая предоставляет набор инструментов для машинного обучения и статистического моделирования. Но что такое научное обучение? Давайте обсудим основы этого популярного пакета Python в этой статье.

Овладейте наукой о данных и разблокируйте роли высшего уровня с помощью магистерской программы Data ScientistНачните обучение

Что такое Scikit Learn?

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

Scikit-learn — один из проектов NumFOCUS. финансируемые из бюджета проекты. Она 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. Ряд волонтеров вывели проект на новый уровень и впервые был обнародован 1 февраля 2010 года.

Вот полное описание 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
• Январь 2021 г. — scikit-learn 0,24
• Сентябрь 2021 г. — scikit-learn 1.0

Станьте экспертом по науке о данных и получите работу своей мечты. Программа последипломного образования Калифорнийского технологического института по программе Data ScienceExplore.

Сообщество и участники Sklearn

Одной из основных причин популярности Sklearn является сообщество и участники, стоящие за ним. Поскольку исходный код открыт, любой может внести в него свой вклад. следующие люди в настоящее время являются основными участниками разработки и поддержки scikit-learn:

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

Помимо этих участников и сообществ, по всему миру проводятся различные встречи. Был Конкурс знаний Kaggle недавно был организован, чтобы побудить людей начать играть с библиотекой. Общая структура управления и процесс принятия решений в рамках 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 с использованием структуры данных и анализа.

Если вы новичок в какой-либо из этих концепций, мы рекомендуем вам сначала изучить их, прежде чем углубляться в Sklearn.

Как установить Склеарн

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

Метод 1 — использование Пипа

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

Способ 2 — использование Конды

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. Другая альтернатива — использовать дистрибутивы Python, такие как Anaconda и Canopy, поскольку они оба поставляют последнюю версию scikit-learn.

Станьте экспертом по науке о данных и получите работу своей мечты. Программа последипломного образования Калифорнийского технологического института по программе Data ScienceExplore.

Особенности Склеарна

Библиотека Scikit-learn ориентирована на моделирование данных. Некоторые из наиболее популярных функций Sklearn:

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

• Кластеризация — может использоваться для группировки немаркированных данных.

• Алгоритмы контролируемого обучения. Он содержит почти все популярные алгоритмы контролируемого обучения, такие как дерево решений, линейная регрессия, машина опорных векторов (SVM) и т. д.
• Алгоритмы обучения без учителя. Он также содержит все популярные алгоритмы обучения без учителя, такие как кластеризация, анализ главных компонентов, факторный анализ, нейронные сети без учителя и т. д.
• Выбор функций — он может определять полезные атрибуты для создания контролируемых моделей.
• Извлечение признаков. Он может извлекать признаки из данных для определения атрибутов в изображениях и текстовых данных.
• Перекрестная проверка — она может проверять точность контролируемых моделей на невидимых данных.
• Уменьшение размерности — это может уменьшить количество атрибутов в данных, которые в дальнейшем можно использовать для обобщения, визуализации и выбора функций.
• Ансамблевые методы — могут объединять прогнозы нескольких контролируемых моделей.

Вы рассматриваете профессию в области Data Science? Тогда пройдите сертификацию на курсе Data Science Bootcamp сегодня!

Хотите узнать больше?

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