Scikit-learn
2 minuty czytania
Scikit-learn to biblioteka Python przeznaczona do uczenia maszynowego. Jest to narzędzie, które pozwala na łatwą implementację algorytmów uczenia maszynowego, takich jak regresja, klasyfikacja, agrupowanie, ewaluację modeli i wiele innych.
Uczenie maszynowe jest podzbiorem sztucznej inteligencji. Skupia się ona na nauczeniu komputerów, jak uczyć się na danych. Scikit-learn jest biblioteką, która umożliwia nam w języku Python przeprowadzać algorytmy klasyfikacji, regresji i klastrowania.
Czym jest Scikit-learn?
Scikit-learn znana również z nazwy sklearn to biblioteka open source uczenia maszynowego dla języka programowania Python. Zawiera ona różne algorytmy klasyfikacji, regresji i klastrowania. Zapewnia ona również różne narzędzia do dopasowania modelu, wstępnego przetwarzania danych, wyboru modelu, oceny modelu i wiele innych narzędzi. Biblioteka ta zapewnia dziesiątki wbudowanych algorytmów i modeli uczenia maszynowego, zwanych estymatorami. Każdy estymator może być dopasowany do pewnych danych przy użyciu jego metody dopasowania. Metoda dopasowania przyjmuje dwa wejścia:
- Macierz próbek X - próbka X składa się zazwyczaj z próbki oraz funkcji. Próbki są reprezentowane jako wiersze, a funkcje jako kolumny.
- Wartość docelowa Y - są to liczby rzeczywiste przeznaczone dla zadań regresji lub liczbami całkowitymi dla klasyfikacji. W przypadku zadań uczenia się nienadzorowanych nie trzeba określać y.
Instalacja Scikit-learn
Scikit-leran wymaga instalacji biblioteki numpy i scipy. Jeśli już zainstalowałeś obie biblioteki, użyj komendy poniżej w celu instalacji Scikit-learn.
pip install -U scikit-learn
Klasteryzacja w Scikit-learn
Klasteryzacja to technika uczenia maszynowego bez nadzoru, która polega na grupowaniu podobnych obiektów na podstawie ich cech. W bibliotece Scikit-learn dostępnych jest kilka popularnych algorytmów klasteryzacji, które znajdują zastosowanie m.in. w segmentacji klientów, analizie obrazów czy wykrywaniu anomalii.
Jednym z najczęściej stosowanych algorytmów jest K-Means, który dzieli dane na określoną liczbę klastrów, minimalizując różnice wewnątrz każdej grupy. Aby dobrać optymalną liczbę klastrów, często stosuje się metodę łokcia lub współczynnik silhouette.
Kolejnym popularnym podejściem jest DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise), który grupuje punkty na podstawie ich gęstości. Jest bardziej odporny na wartości odstające i nie wymaga wcześniejszego ustalania liczby klastrów, co czyni go użytecznym w analizie złożonych zbiorów danych.
Innym często stosowanym algorytmem jest klasteryzacja hierarchiczna (AgglomerativeClustering), która buduje hierarchię klastrów i pozwala na elastyczne dostosowanie poziomu szczegółowości grupowania.
Scikit-learn dostarcza narzędzia do oceny jakości klasteryzacji, takie jak współczynnik silhouette, który mierzy, jak dobrze dany punkt pasuje do swojej grupy. Wybór odpowiedniego algorytmu zależy od charakterystyki danych oraz celu analizy.
SPRAWDŹ SWOJĄ WIEDZE Z TEMATU scikit-learn
Pytanie
1/5
Uczenie maszynowe w Scikit-learn – podstawowe algorytmy
Scikit-learn oferuje szeroki wybór algorytmów uczenia maszynowego, które można podzielić na trzy główne kategorie: uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane i uczenie ze wzmocnieniem (choć to ostatnie jest mniej rozwinięte w tej bibliotece).
- Uczenie nadzorowane
W tej kategorii znajdują się algorytmy, które uczą się na podstawie oznaczonych danych wejściowych. Najpopularniejsze metody to:- Regresja liniowa i regresja logistyczna – wykorzystywane do przewidywania wartości ciągłych oraz klasyfikacji binarnej.
- Drzewa decyzyjne i lasy losowe – pozwalają na bardziej elastyczne modelowanie relacji w danych.
- SVM (Support Vector Machines) – szczególnie skuteczne w klasyfikacji z niewielką liczbą cech.
- KNN (K-Nearest Neighbors) – algorytm klasyfikacji bazujący na sąsiadach danego punktu w zbiorze treningowym.
- Uczenie nienadzorowane
Tutaj algorytmy działają bez znanych wcześniej etykiet, szukając ukrytych struktur w danych. Do najczęściej używanych metod należą:- Klasteryzacja (np. K-Means, DBSCAN) – grupowanie danych w naturalnie występujące klastry.
- Analiza składowych głównych (PCA) – wykorzystywana do redukcji wymiarowości danych.
- Modele mieszanki Gaussa (GMM) – probabilistyczne podejście do grupowania danych.
Scikit-learn wyróżnia się prostotą implementacji – każdy z tych algorytmów można wykorzystać w kilku linijkach kodu, korzystając z jednolitego API. Dzięki temu zarówno początkujący, jak i doświadczeni użytkownicy mogą łatwo eksperymentować z różnymi modelami, optymalizować ich parametry oraz oceniać skuteczność działania na rzeczywistych danych.
Nasza oferta
Web development
Dowiedz się więcejMobile development
Dowiedz się więcejE-commerce
Dowiedz się więcejProjektowanie UX/UI
Dowiedz się więcejOutsourcing
Dowiedz się więcejPowiązane artykuły
Nano Banana – rewolucja w tworzeniu grafiki z pomocą sztucznej inteligencji
6 paź 2025
Tworzenie grafiki nigdy nie było tak proste – dzięki sztucznej inteligencji granica między pomysłem a gotowym obrazem właściwie znika. Nano Banana, najnowsze narzędzie od Google, pozwala generować i edytować obrazy przy użyciu zwykłych poleceń tekstowych. To potężny model AI, który rozumie kontekst, styl i estetykę, a efekty jego pracy potrafią zaskoczyć nawet zawodowych grafików.

Sztuczna inteligencja w rekomendacjach produktów: jak AI zwiększa sprzedaż w e-commerce
4 paź 2025
W dzisiejszym świecie e-commerce klienci oczekują doświadczenia zakupowego dopasowanego dokładnie do ich potrzeb i preferencji. Sztuczna inteligencja odgrywa w tym kluczową rolę, umożliwiając sklepom internetowym tworzenie inteligentnych systemów rekomendacji, które potrafią przewidzieć, czego użytkownik szuka – często zanim sam to uświadomi. Dzięki analizie danych i uczeniu maszynowemu, AI nie tylko zwiększa sprzedaż, ale też buduje lojalność klientów i wzmacnia ich zaufanie do marki.
Embedding-Based Retrieval: Jak działa inteligentne wyszukiwanie danych?
28 wrz 2025
Codziennie korzystamy z wyszukiwarek – czy to w internecie, czy w firmowych bazach wiedzy – oczekując szybkiego i trafnego dostępu do informacji. Tradycyjne metody oparte na słowach kluczowych często zawodzą, bo nie rozumieją kontekstu ani intencji użytkownika. Rozwiązaniem tego problemu stało się Embedding-Based Retrieval, czyli inteligentne wyszukiwanie oparte na wektorowych reprezentacjach danych.
AIaaS: czym jest sztuczna inteligencja jako usługa i jak działa?
22 wrz 2025
Sztuczna inteligencja jeszcze do niedawna była zarezerwowana głównie dla największych firm dysponujących ogromnymi budżetami i zespołami ekspertów. Dziś dzięki modelowi AIaaS (Artificial Intelligence as a Service) może z niej korzystać praktycznie każda organizacja – od startupów po globalne korporacje. To rozwiązanie pozwala wdrażać inteligentne narzędzia w formie usługi chmurowej, bez konieczności inwestowania w kosztowną infrastrukturę.
Czym jest Agent ChatGPT i jak działa w praktyce?
20 wrz 2025
Sztuczna inteligencja w ostatnich latach zmieniła sposób, w jaki pracujemy, komunikujemy się i zarządzamy informacjami. Jednym z najnowszych i najbardziej obiecujących rozwiązań są tzw. Agenci AI, którzy potrafią nie tylko odpowiadać na pytania, ale także samodzielnie wykonywać konkretne zadania. Wśród nich szczególne miejsce zajmuje Agent ChatGPT, który łączy moc modeli językowych z praktycznymi funkcjami automatyzacji i integracji.
Czym jest Veo 3?
16 wrz 2025
Sztuczna inteligencja coraz śmielej wkracza w świat produkcji multimedialnej, a jednym z najciekawszych przykładów tego trendu jest Veo 3 od Google DeepMind. To najnowsze narzędzie generatywne, które pozwala tworzyć realistyczne materiały wideo na podstawie prostych opisów tekstowych. Dzięki niemu profesjonalna jakość obrazu i płynność ruchu stają się dostępne nie tylko dla dużych studiów, ale również dla indywidualnych twórców.
Project Mariner – agent AI od Google, który przejmuje kontrolę nad Twoją przeglądarką
30 sie 2025
Sztuczna inteligencja coraz mocniej wkracza w nasze codzienne życie, a Google właśnie zapowiada projekt, który może całkowicie zmienić sposób korzystania z internetu. Project Mariner to agent AI wbudowany w przeglądarkę, zdolny do samodzielnego wykonywania wielu zadań, które do tej pory wymagały naszej uwagi. Od wyszukiwania informacji, przez zakupy online, aż po organizację pracy – Mariner ma działać jak inteligentny operator internetu. Czy to przełom, który odciąży użytkowników, czy też kolejny krok ku oddaniu zbyt dużej kontroli w ręce technologii?
Zobacz wszystkie artykuły