Sklearn, или Scikit-learn, — это Python-библиотека, которая предназначена для задач машинного обучения и Data Science. Первый релиз библиотеки состоялся в 2007 году.
Рассмотрим, для чего необходима Scikit-learn, какие задачи можно решить с помощью этой библиотеки, а еще — преимущества и недостатки ее использования для новичков.
Scikit-learn: зачем нужна и где применяют
Применение Scikit-learn охватывает множество сфер, в которых используют машинное обучение.
Где чаще всего применяют sklearn:
| В финансовом секторе | Прогнозируют цены на акции, обнаруживают и анализируют риски, выявляют мошенничество |
| В маркетинге и рекламе | Сегментируют клиентов, анализируют поведение пользователей, создают рекомендательные системы и прогнозируют покупки |
| В здравоохранении | Прогнозируют эпидемии, диагностируют заболевания, анализируют медицинские изображения и составляют план персонализированного лечения |
| В телекоммуникациях | Анализируют отток клиентов и оптимизируют сети |
| В производстве | Оптимизируют процессы, предсказывают отказы оборудования и управляют запасами |
| В науке | Анализируют данные экспериментов, моделирования и симуляций |
В каких моделях машинного обучения используют Scikit-learn
Эту библиотеку Python специально разработали, чтобы выполнять задачи машинного обучения, поэтому Scikit-learn тесно с ним связана. Scikit-learn упрощает процесс разработки: с ней легче применять модели и алгоритмы машинного обучения.
Начните осваивать машинное обучение уже сегодня на курсе «Python-разработчик». Получите востребованные навыки и диплом действительно современной профессии.
Библиотека не охватывает все аспекты машинного обучения. Например, у нее нет полноценной поддержки для нейросетей, сетей Кохонена, обучения с подкреплением или обучения ассоциативным правилам. Зато она работает с разными моделями.
Линейные модели
В них входят линейная и логистическая регрессии. Первый метод пытается найти прямую линию, которая наилучшим образом описывает зависимость между входными и выходными данными. Второй — предсказывает вероятность принадлежности объекта к одному из двух классов.
Деревья решений
Здесь есть два варианта. Первый — деревья решений — алгоритм, который строит модель в виде дерева. Каждый узел представляет выбор на основе одного из признаков для того, чтобы прийти к решению. Второй — случайные леса — множество деревьев решений, которые работают вместе: так они совершенствуют точность и уменьшают количество переобучений.
Методы ближайших соседей
Их три: K-ближайших соседей (K-Nearest Neighbors, KNN), SVM (Support Vector Machines) и K-средних (K-Means). Методы ближайших соседей классифицируют объекты, основываясь на их близости к K ближайшим объектам из обучающей выборки. Этот подход предполагает, что у объектов, которые расположены рядом друг с другом, схожие характеристики.
Ансамблевые методы
Бэггинг — обучает множество моделей на различных подвыборках данных и объединяет их результаты для улучшения стабильности и точности. И бустинг — уделяет больше внимания ошибкам предыдущих моделей. Так он улучшает общую точность.
Снижение размерности
Principal Component Analysis (PCA) — метод уменьшает количество признаков и преобразует их в новый набор признаков. Они упорядочены по важности.
Какие задачи решает библиотека
Выбор модели
У выбора модели важная роль: он повышает эффективность обучения. Чтобы оценить эффективность различных моделей для решения конкретной задачи, используют алгоритмы и функции. Есть возможность сравнивать их, проводить тестирование результатов и выбирать наиболее подходящие варианты.
Набор данных
Объединение данных, которое помогает обучать и проверять модели. Набором данных могут быть собрания цифр, где горизонтальные линии представляют разнообразные объекты или экземпляры, а вертикальные — их характеристики или свойства. Например, в комплект информации о зданиях могут включать площадь, количество комнат и цену.
Предпроцессинг
Этап подготовки информации перед тем, как применить алгоритм. Он приводит данные к подходящему формату. Например, чтобы свести изображения к одному размеру и цветовой палитре. А еще он выводит ключевые характеристики, которые используют для обучения модели, — Scikit-learn преобразует их в нужный формат.
Регрессия
Прогнозирование, которое основано на доступных данных. Значений может быть множество, поэтому показатели должны быть обязательно связаны с определенным объектом. Такие объекты называют атрибутами. Например, предсказание числа посетителей онлайн-магазина.
Классификация
Это прогнозирование не с бесконечным, а с ограниченным числом вариантов. Задача сортировки — предсказание категории, к которой принадлежит объект. Например, сортировка нужна, если предстоит вычислить всех кроликов на изображении.
Кластеризация
Процесс разделения данных со схожими признаками на большие группы — кластеры. Какие критерии определяют сходство, зависит от выбранной модели и условий задачи. Например, если на картинке кошки и собаки, Scikit-learn распределит их по двум группам.
Уменьшение размерности
Выделение или отбор наиболее важных компонент информации. Часто в данных есть лишняя информация, где некоторые характеристики могут быть выведены из других. Если уменьшить размерность, но постараться сохранить максимум информации, то можно повысить эффективность. Для этого используют различные методы, например метод главных компонент.
Зависимости Scikit-learn
Scikit-learn базируется на SciPy и NumPy — для эффективного использования нужно знать хотя бы их основы. И еще зависимость есть от Matplotlib, pandas и SymPy.
- Matplotlib — библиотека, которая создает 2D- и 3D-графики.
- Pandas — удобный инструмент для обработки, анализа данных и управления ими.
- SymPy — библиотека для символьных математических вычислений.
Scikit-learn: плюсы
Универсальность
Scikit-learn интегрирована с технологиями, которые используют в области машинного обучения. Поэтому sklearn — мощный инструмент, который решает много задач разработки.
Широкий выбор алгоритмов
Для решения различных задач в библиотеке Scikit-learn есть множество методов и алгоритмов, которые используют для того, чтобы прогнозировать, кластеризовать, распознавать и так далее. Код с нуля писать не нужно: для каждого алгоритма уже существует функция.
Простота использования
Интеграция с другими библиотеками, понятные названия функций и простой синтаксис делают работу с Scikit-learn удобной и понятной.
Бесплатный и открытый доступ
Scikit-learn — бесплатная библиотека с открытым исходным кодом, который доступен для всех. С помощью лицензии BSD библиотеку можно использовать в любых коммерческих и некоммерческих проектах. Любой пользователь GitHub может ознакомиться с кодом и внести свои изменения; доступ к репозиторию открыт для всех разработчиков.
Мультиплатформенность
Библиотека Scikit-learn работает на операционных системах Linux, Windows и macOS и в среде Python.
Активное сообщество
Специалисты в области машинного обучения активно создают учебные материалы, инструкции и другие вспомогательные ресурсы. Получить информацию легко. Ответы на вопросы есть на специализированном ресурсе, а еще поможет сообщество.
Популярность
Scikit-learn используют многие крупные проекты. Например, международные сервисы Spotify и Booking, мобильный оператор «Билайн», «Газпромбанк», платформа поиска вакансий HeadHunter и другие. Если специалист в области машинного обучения владеет Scikit-learn, ему проще найти работу — и в крупной компании тоже.
Освойте современную и востребованную профессию «Python-разработчик» в онлайн-университете Skypro. Когда окончите учебу, выдадим диплом о профессиональной переподготовке.
Scikit-learn: минусы
- Недостаточно инструментов для создания нейронных сетей.
- Мало возможностей для учебы без учителя.
- Много зависимостей.
- Нужно разбираться в математике и алгоритмах, чтобы понять Data Science.
Главное о библиотеке
- Scikit-learn — это популярный пакет на Python, он помогает решать задачи Data Science и машинного обучения.
- В библиотеке есть решения разных задач: от предобработки данных и уменьшения размерности до выбора модели, регрессии, классификации, кластеризации и анализа данных.
- У Scikit-learn широкие возможности, но есть и недостатки: ограниченные возможности работы с нейронными сетями и зависимость от других библиотек.
- Специалисту по машинному обучению, который владеет Scikit-learn, легче найти работу.
- Разработчику важно очень хорошо знать математику и алгоритмы, но создавать модели с нуля уметь не нужно.
Добавить комментарий