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
Project Mariner – agent AI od Google, który przejmuje kontrolę nad Twoją przeglądarką
29 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?

Multimodal AI – jak działa sztuczna inteligencja nowej generacji
28 sie 2025
Sztuczna inteligencja rozwija się w błyskawicznym tempie, a jednym z najważniejszych kierunków tego rozwoju jest multimodalność. Nowa generacja modeli AI potrafi jednocześnie analizować tekst, obrazy, dźwięki czy wideo, łącząc je w spójną całość. Dzięki temu maszyny zaczynają rozumieć świat w sposób bardziej zbliżony do ludzkiego postrzegania i otwierają drogę do zupełnie nowych zastosowań.
Co to jest Project Astra?
27 sie 2025
Sztuczna inteligencja rozwija się w zawrotnym tempie, a jednym z najbardziej obiecujących projektów ostatnich lat jest Project Astra – innowacyjne rozwiązanie stworzone przez Google DeepMind. To nie tylko kolejny chatbot, ale wizja inteligentnego agenta, który potrafi analizować otoczenie, interpretować obraz i dźwięk, a następnie reagować w czasie rzeczywistym. Dzięki temu Astra może stać się narzędziem wspierającym ludzi zarówno w codziennym życiu, jak i w pracy zawodowej.
Google Jules - asynchroniczny agent AI
26 sie 2025
Sztuczna inteligencja coraz mocniej wkracza do świata programowania, oferując narzędzia, które wspierają codzienną pracę deweloperów. Do tej grupy dołącza Google Jules - nowy asynchroniczny agent AI zaprojektowany specjalnie z myślą o kodowaniu. W przeciwieństwie do klasycznych asystentów, Jules nie wymaga ciągłej interakcji i nie przerywa toku pracy, lecz działa w tle i dostarcza sugestie wtedy, gdy są one najbardziej przydatne. To rozwiązanie, które może zmienić sposób, w jaki programiści współpracują z AI i podnieść jakość tworzonego oprogramowania.
Czym jest Amazon Kiro?
22 sie 2025
Amazon od lat rozwija swoje technologie, oferując użytkownikom narzędzia, które zmieniają sposób, w jaki korzystamy z internetu i oprogramowania. Najnowszym projektem giganta jest Amazon Kiro – inteligentne środowisko programistyczne oparte na sztucznej inteligencji. To rozwiązanie ma nie tylko wspierać pisanie kodu, ale też wprowadzać zupełnie nowe podejście do tworzenia aplikacji, zaczynając od specyfikacji i planowania.
Czym jest Agent ChatGPT i jak działa w praktyce?
18 sie 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.
RAG: Rewolucyjna metoda generowania AI i dlaczego stanowi przyszłość technologii
12 sie 2025
Sztuczna inteligencja rozwija się w błyskawicznym tempie, a jednym z jej najnowszych i najbardziej obiecujących osiągnięć jest technologia RAG (Retrieval-Augmented Generation). To innowacyjne podejście łączy możliwości generowania tekstu przez AI z dynamicznym wyszukiwaniem informacji w zewnętrznych źródłach. Dzięki temu odpowiedzi są nie tylko poprawne językowo, ale także aktualne i oparte na zweryfikowanych danych.
Zobacz wszystkie artykuły