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
Automatyzacja w Adobe: Co potrafi Sensei i dlaczego warto go znać
26 mar 2025
Sztuczna inteligencja na dobre zagościła w świecie kreatywnym, a Adobe udowadnia, że nie musi ona odbierać pracy – wręcz przeciwnie, może ją usprawniać i inspirować. Dzięki technologii Adobe Sensei, wiele zadań, które kiedyś pochłaniały godziny żmudnej pracy, teraz można wykonać w kilka sekund. To niewidzialny pomocnik działający w tle, który wspiera grafików, fotografów, montażystów i marketerów. W tym artykule sprawdzimy, jak konkretnie działa Sensei i dlaczego warto zaprzyjaźnić się z jego możliwościami.

Replit AI – Jak sztuczna inteligencja wspiera deweloperów?
25 mar 2025
Sztuczna inteligencja coraz śmielej wkracza do świata programowania, a Replit AI jest jednym z przykładów, jak bardzo może ułatwić życie deweloperom. Dzięki integracji AI z przeglądarkowym środowiskiem Replit, pisanie kodu staje się szybsze, bardziej intuicyjne i – co najważniejsze – dostępne dla każdego, niezależnie od poziomu zaawansowania. W tym artykule przyjrzymy się, jak działa Replit AI, jakie oferuje funkcje, czym różni się od konkurencji i w jaki sposób może wspierać Cię w codziennej pracy programistycznej.
NightCafe: Wprowadzenie do platformy do generowania obrazów
24 mar 2025
Sztuczna inteligencja coraz śmielej wkracza w świat sztuki, umożliwiając tworzenie niesamowitych grafik bez potrzeby posiadania talentu malarskiego czy znajomości zaawansowanych programów graficznych. Jednym z najciekawszych narzędzi dostępnych online jest NightCafe – platforma, która pozwala zamieniać słowa w obrazy za pomocą nowoczesnych modeli AI. To przestrzeń dla kreatywnych dusz, hobbystów i profesjonalistów, którzy chcą eksplorować nowe formy wyrazu wizualnego.
CPA (Cost Per Action): Zrozumienie podstaw modelu rozliczeniowego w marketingu internetowym
22 mar 2025
W dobie cyfrowej gospodarki, skuteczne narzędzia marketingowe stają się kluczowe dla sukcesu biznesowego. Omawiany model CPA (Cost Per Action) to jeden z popularniejszych systemów rozliczeniowych w marketingu internetowym, który skupia się na dokonaniach konkretnych działań przez użytkownika. Zrozumienie jego podstaw z pewnością przyczyni się do efektywniejszego planowania i realizowania strategii marketingowej.
Co to jest Phind?
21 mar 2025
W świecie, gdzie programiści codziennie mierzą się z natłokiem informacji, błędów i dokumentacji, pojawia się nowe narzędzie, które ma szansę zmienić sposób, w jaki szukamy technicznych odpowiedzi. Phind to wyszukiwarka nowej generacji, napędzana sztuczną inteligencją, stworzona specjalnie z myślą o developerach. Zamiast przekopywać się przez dziesiątki linków czy forów, użytkownik otrzymuje konkretne, dopasowane do kontekstu rozwiązanie – często od razu z przykładem kodu. Jak działa Phind i dlaczego tak szybko zyskało popularność w świecie IT? Sprawdźmy.
Co to jest DALL·E?
18 mar 2025
Sztuczna inteligencja coraz śmielej wkracza w świat grafiki, a jednym z najbardziej innowacyjnych narzędzi w tej dziedzinie jest DALL·E – model AI stworzony przez OpenAI, który potrafi generować obrazy na podstawie tekstowych opisów. Dzięki niemu można w kilka sekund stworzyć realistyczne ilustracje, fantastyczne pejzaże czy nawet dzieła sztuki w dowolnym stylu. Ta technologia otwiera nowe możliwości w projektowaniu, marketingu, sztuce i wielu innych branżach, zmieniając sposób, w jaki podchodzimy do kreowania wizualnych treści.
OpenAI Operator – Rewolucja w automatyzacji codziennych zadań?
17 mar 2025
Automatyzacja codziennych zadań jeszcze nigdy nie była tak zaawansowana jak dziś. OpenAI Operator to nowoczesne narzędzie AI, które potrafi samodzielnie poruszać się po stronach internetowych, wypełniać formularze i wykonywać różne interakcje online – wszystko po to, aby zaoszczędzić czas użytkowników. Czy to oznacza, że wkraczamy w erę, w której sztuczna inteligencja przejmie wiele obowiązków, które do tej pory wymagały ludzkiego zaangażowania? W tym artykule przyjrzymy się, jak działa Operator, jakie niesie korzyści i jakie mogą być jego ograniczenia.
Zobacz wszystkie artykuły