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
Dynamic Creative Optimization: Jak spersonalizowane reklamy zwiększają konwersje
29 paź 2025
W dobie przesycenia treściami reklamowymi skuteczność kampanii coraz częściej zależy od tego, jak dobrze marka potrafi dopasować swój przekaz do konkretnego odbiorcy. Tradycyjne, jednorodne kreacje ustępują miejsca reklamom dynamicznym, które reagują na dane użytkownika w czasie rzeczywistym. Dynamic Creative Optimization (DCO) to technologia, która łączy automatyzację, analitykę i kreatywność, aby każda reklama była maksymalnie trafna i angażująca.

AIOps w praktyce: Jak sztuczna inteligencja zmienia zarządzanie IT
26 paź 2025
Firmy potrzebują narzędzi, które pozwolą im szybciej reagować, przewidywać awarie i automatyzować rutynowe procesy. Tu na scenę wkracza AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) – połączenie sztucznej inteligencji, analityki i automatyzacji, które rewolucjonizuje sposób, w jaki organizacje zarządzają swoją infrastrukturą IT.
Leonardo AI - jak działa i do czego służy?
23 paź 2025
Sztuczna inteligencja coraz śmielej wkracza w świat kreatywności, pozwalając tworzyć obrazy, ilustracje i projekty graficzne w kilka sekund. Jednym z najciekawszych narzędzi w tej dziedzinie jest Leonardo AI – platforma, która łączy prostotę obsługi z ogromnymi możliwościami artystycznymi. Dzięki niej nawet osoby bez doświadczenia graficznego mogą tworzyć profesjonalnie wyglądające wizualizacje, koncepcje postaci czy materiały marketingowe.
AI Mode - nowa era inteligentnej automatyzacji
20 paź 2025
Sztuczna inteligencja przestaje być futurystycznym hasłem, a staje się realnym narzędziem, które rewolucjonizuje sposób, w jaki pracujemy, uczymy się i żyjemy. AI Mode to nowy etap tej transformacji - inteligentny tryb działania, który potrafi nie tylko wykonywać polecenia, ale też samodzielnie analizować dane, przewidywać potrzeby i wspierać użytkownika w podejmowaniu decyzji. Dzięki niemu technologia staje się partnerem, a nie tylko narzędziem, pomagając osiągać większą efektywność i kreatywność.
Adaptive Learning Systems – jak technologia zmienia indywidualne podejście do nauki
18 paź 2025
Tradycyjne metody nauczania coraz częściej ustępują miejsca inteligentnym rozwiązaniom, które potrafią dostosować proces uczenia się do indywidualnych potrzeb każdego ucznia. Jednym z najbardziej innowacyjnych podejść jest Adaptive Learning, czyli uczenie adaptacyjne, oparte na analizie danych i algorytmach sztucznej inteligencji. Dzięki niemu nauka staje się bardziej spersonalizowana, skuteczna i angażująca – zarówno w szkołach, jak i w świecie biznesu.
Predictive Marketing: Jak technologia przewiduje trendy i zachowania klientów
17 paź 2025
Predictive Marketing to strategia wykorzystująca zaawansowane technologie pozwalająca na prognozowanie trendów i zachowań klientów. Dzięki nim, firmy IT mogą wpływać na swoje produkty i usługi, tworząc precyzyjne i efektywne strategie marketingowe.
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.
Zobacz wszystkie artykuły