Scikit -Learn on pythonin koneiden oppimisen työkalupakki: kypsä, avoimen lähteen kirjasto, joka kääri kokeiltuja ja totuudenmukaisia algoritmeja puhtaan sovellusliittymän ja laajojen asiakirjojen takana. Projekti kuvaa itseään "koneoppimiseksi Pythonissa", joka tarjoaa työkaluja, jotka ovat yksinkertaisia, tehokkaita ja uudelleenkäytettäviä, rakennettuja numpulle, Scipylle ja matplotlibille ja jaetaan sallitun BSD -lisenssin alla - kaikki hahmotellaan virallisella kotisivulla.
Mikä Scikit -Olparn todella on
Scikit -olern on ytimessä "estimaattoreiden" kokoelma - esteet, joiden kanssa harjoittelet.fit()ja käyttää ennusteita.predict(). Kirjasto toimittaa akkuja, joihin sisältyy valvottua oppimista, kuten luokittelu ja regressio, valvomattomat menetelmät, kuten klusterointi, matriisi -faktorisointi ja muut ulottuvuuden vähentämistekniikat, tiukka mallin valinta ja arviointi sekä vankka esikäsittelyapuohjelmat ominaisuuksien skaalaamiseen, koodaukseen ja improtointiin.
Mitä voit rakentaa sen kanssa
Rakennatko roskapostisuodatinta, hintaennustetta, asiakassegmenttiä tai poikkeavuuden ilmaisinta, kuviot ovat samat: muuttavat tietosi, kouluta arvioija, arvioi niitä ja iteraa. Scikit -Learn standardisoi nämä liikkeet, jotta voit vaihtaa malleja, virittää hyperparameterit ja säveltää esikäsittelyvaiheet kirjoittamatta putkilinjaa.
- Luokittelu: Logistisesta regressiosta ja SVM: stä puiden yhtyeisiin tehtävien, kuten roskapostin tai kuvan luokitteluun.
- Regressio: Lineaariset mallit, kaltevuuden lisääminen ja naapurit jatkuvien arvojen, kuten hintojen tai kysynnän, ennustamiseksi.
- Klusterointi: Algoritmit, kuten K -Means, hierarkkiset menetelmät ja tiheyspohjaiset lähestymistavat samanlaisten kohteiden ryhmittelemiseksi.
- Dimensionaalisuuden vähentäminen: PCA, NMF ja ominaisuuksien valinta visualisoida, pakata tai datan datan.
- Mallivalinta: Ristivalidointi, ruudukko/satunnainen haku, mittarit ja validointikäyrät mallien vertaamiseksi ja virittämiseksi.
- Esikäsittely: Skaalarit, kooderit, imputerit ja teksti/kuvaominaisuusuuttimet saadaksesi tietoja mallivalmis muotoon.
Miksi kehittäjät maksukyvyttömyys
Vetoomus on osa filosofiaa, osa ergonomiaa. Projektin asiakirjojen mukaan se korostaa saavutettavuutta ja uudelleenkäyttöä, ja se on syvästi integroitu tieteelliseen python -pinoon. Tämä yhdistelmä antaa sinulle lyhyen oppimiskäyrän ja pitkäaikaisen vakauden. Siellä on myös laaja käyttöopas ja elävä galleria esimerkeistä, jotka osoittavat parhaat käytännöt kontekstissa.
Kuinka sovellusliittymän tuntuu: Nopea henkinen malli
Kaksi ideaa kantavat sinut pitkälle: putkilinjat ja parametrihaku. Putkilinjojen ketjun esikäsittely- ja mallinnusvaiheet siten, että vahvistamasi on tarkalleen mitä otat käyttöön. Parametrihaku suorittaa ristiinvalidoidut pyyhkäisyjä löytääksesi parempia asetuksia.
Scikit -Learnin putkilinja ja API -viitteen työkalut tekevät tästä kuviosta suoraviivaisen:
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# Data
X, y = load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, y, stratify=y, random_state=42
)
# Pipeline: scale then classify
pipe = Pipeline([
("scale", StandardScaler()),
("clf", LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42)),
])
# Tune the classifier's strength
param_grid = {"clf__C": [0.1, 1, 10]}
search = GridSearchCV(pipe, param_grid, cv=5, n_jobs=-1)
# Train and evaluate
search.fit(X_train, y_train)
print("Test accuracy:", search.score(X_test, y_test))
Asenna: Nopea polku
Voit asentaa scikit -ovenna jommalla tahansapiptaiconda; Projektin askel -ohjeet elävät virallisessa asennusoppaassa. Nykyiset julkaisut vaativat Python 3.10+: ta, joka havaitaan myös PYPI -sivulla.
Vaihe 1:Luo ja aktivoi uusi ympäristö (suositeltu).
# venv (Windows)
python -m venv sklearn-env
sklearn-envScriptsactivate
# venv (macOS/Linux)
python3 -m venv sklearn-env
source sklearn-env/bin/activate
Vaihe 2:Asenna Scikit -olara.
# pip
pip install -U scikit-learn
# or conda (via conda-forge)
conda create -n sklearn-env -c conda-forge scikit-learn
conda activate sklearn-env
Vaihe 3:Varmista asennus.
python -c "import sklearn; sklearn.show_versions()"
Mitä uutta ja minne mennä seuraavaksi
Joukkue ylläpitää käynnissä olevaa Changelogia - jos päivität tai seuraat ominaisuuksia - mitä uutta, ja kotisivun kohokohdat osoittavat uusimman tallin (nyt 1.7.x) on ladattavissa.
Syvempien oppimispolkujen saavuttamiseksi aloita käyttöoppaasta käsitteiden ja kauppa -offien ymmärtämiseksi, selaa sitten Hands -On -esimerkkejä nähdäksesi työkoodin kaikesta ominaisuuksien valinnasta gradientin lisäämiseen.
Avoimen lähdekoodin laajasti hyväksytty
Jos tarvitset lähde-, ongelmia tai osallistumisohjeita, kanoninen arkisto on GitHubissa. PYPI: lle julkaistaan julkaisuja ja virallisia dokumentaatiota - mukaan lukien hallinto-, tuki- ja viittaustiedot - palkkiot.
Bottom Line: Scikit -olisna muuttaa koneoppimisen työnkulut ennustettaviksi rakennuspalikoiksi. Johdonmukaisella arvioija -sovellusliittymällä, rikas esikäsittely ja ensimmäisen luokan mallivalinta, se on käytännöllinen laiminlyönti Pythonissa tuotantoluokan ML - helpoa poimia ja riittävän syvää kasvaaksesi kanssasi.
Lisää lukemista:PS5 ei muodosta yhteyttä Hotel WiFi -sovellukseen? Opi kuinka todentaa se oikein
