Scikit-learn – это библиотека Python, которая является одной из самых полезных библиотек Python для машинного обучения. Она включает все алгоритмы и инструменты, которые нужны для задач классификации, регрессии и кластеризации. Она также включает все методы оценки производительности модели машинного обучения.
Она предоставляет широкий спектр алгоритмов MLops, таких как классификация, регрессия, кластеризация, уменьшение размерности, валидация моделей и многие другие.
Scikit-learn используется для решения задач анализа данных, прогнозирования и классификации данных, обработки изображений, выявления аномалий, уменьшения размерности данных и многих других задач, связанных с машинным обучением.
Библиотека является одной из наиболее популярных и широко используемых библиотек для машинного обучения в сообществе Python и обладает широким набором инструментов и алгоритмов для работы с данными.
Проект scikit-learn первоначально был разработан под наименованием scikits.learn французским ученым в области данных Дэвидом Курнапо в рамках программы Google Summer of Code. Наименование проекта происходит от его предназначения — “SciKit” (SciPy Toolkit (набор инструментов SciPy), разрабатываемое и распространяемое отдельно стороннее расширение для библиотеки SciPy.
Первоначальная кодовая база была позже переписана другими разработчиками. В 2010 году участники проекта Фабиан Педрегоса, Гаэль Вароко, Александр Грэмфор и Винсент Миш из Французского национального института исследований в информатике и автоматике расположенного на плато Сакле во Франции, взяли на себя руководство проектом и 1 Февраля 2010 года выпустили первую публичную версию библиотеки. В ноябре 2012 года библиотека scikit-learn, также как и библиотека scikit-image, были охарактеризована как “хорошо поддерживаемая и популярная” scikit библиотека.
Библиотека scikit-learn в основном написана на языке программирования Python и широко использует библиотеку NumPy для высокопроизводительных операций линейной алгебры и работы с массивами.
Часть основных алгоритмов написана на языке программирования Cython для улучшения производительности. Метод опорных векторов реализован с помощью обертки написанной на Cython для библиотеки LIBSVM; логистическая регрессия и линейная машина опорных векторов реализованы с помощью похожей обертки для библиотеки LIBLINEAR. Следует отметить, что в таких случаях, расширение подобных методов с помощью языка программирования Python может быть невозможно.
Библиотека scikit-learn хорошо взаимодействует со множеством других программных библиотек языка Python, например такими как Matplotlib и plotly для визуализации данных, NumPy для векторизации массивов, Pandas для работы с объектами DataFrame, SciPy и прочими.
Scikit-learn – это библиотека машинного обучения для Python, которая предоставляет различные встроенные датасеты для учебных целей и демонстрации функций библиотеки. Некоторые из наиболее популярных встроенных датасетов в Scikit-learn включают:
1. Ирисы Фишера (iris): Датасет, содержащий информацию о различных измерениях цветков ириса и их типах (Setosa, Versicolor, Virginica).
2. Диабетические данные (diabetes): Датасет, содержащий информацию о пациентах с диабетом, такие как возраст, пол, BMI, показатели кровяного давления и т.д.
3. Калифорнийские дома (california housing): Датасет, содержащий информацию о различных домах в Калифорнии, такие как медианная стоимость жилья, количество комнат, медианное доход и др.
4. Оптические цифры (digits): Датасет, содержащий изображения рукописных цифр от 0 до 9.
5. Лицо людей (lfw): Датасет, содержащий изображения лиц известных людей для задач распознавания лиц.
Эти и другие встроенные датасеты Scikit-learn можно использовать для обучения моделей машинного обучения и исследования их функций.