Scikit Learn
предлагает простые и эффективные инструменты для предиктивного анализа данных. Они доступны каждому и могут быть использованы повторно в различных контекстах. Платформа построена на NumPy, SciPy и matplotlib и имеет открытый исходный код с возможностью коммерческого использования – лицензию BSD.
Ключевые особенности
Классификация
: Определение того, к какой категории относится объект. Области применения: обнаружение спама и распознавание изображений. Используются такие алгоритмы, как градиентное усиление, ближайшие соседи, случайный лес, логистическая регрессия и другие.
Регрессия
: Прогнозирование непрерывного атрибута, связанного с объектом. Области применения: реакция на лекарства и цены на акции. Используются такие алгоритмы, как градиентное усиление, ближайшие соседи, случайный лес, гребень и другие.
Кластеризация
: Автоматическая группировка схожих объектов в наборы. Приложения включают сегментацию клиентов и группировку результатов экспериментов. Используемые алгоритмы: k-Means, HDBSCAN, иерархическая кластеризация и другие.
Снижение размерности
: Уменьшение количества случайных переменных, которые необходимо учитывать. Приложения включают визуализацию и повышение эффективности. Используются такие алгоритмы, как PCA, выбор признаков, факторизация неотрицательных матриц и другие.
Выбор модели (Model selection)
: Сравнение, проверка и выбор параметров и моделей. Приложения включают повышение точности за счет настройки параметров. Используются такие алгоритмы, как поиск по сетке, перекрестная валидация, метрики и другие.
Предварительная обработка
: Извлечение характеристик и нормализация. Приложения включают преобразование входных данных, таких как текст, для использования в алгоритмах машинного обучения. Используются такие алгоритмы, как предварительная обработка, извлечение признаков и другие.
Примеры использования
Scikit-learn используется для решения различных задач машинного обучения, таких как обнаружение спама, распознавание изображений, прогнозирование цен на акции, сегментация клиентов и т. д. Его ценят за простоту использования, производительность и разнообразие реализуемых алгоритмов.
