Scikit-learn biblioteka do uczenia maszynowego w Pythonie

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