Scikit-learn

Scikit-learn - это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для Python. Она построена на базе популярной библиотеки научных вычислений NumPy для Python и разработана для простоты использования и эффективности.

Scikit-learn предназначен для предоставления простого и понятного набора инструментов для добычи и анализа данных. Он включает в себя методы из различных дисциплин, начиная от контролируемого обучения, неконтролируемого обучения и полуконтролируемого обучения. Он также предоставляет согласованный API, что позволяет легко переключаться с одного алгоритма на другой с минимальным рефакторингом кода.

Библиотека построена на трех основных основах: интеграция данных, разработка функций и выбор модели. Она позволяет легко обрабатывать данные из различных источников, включая плоские файлы, базы данных и удаленные URL-адреса. Функциональная часть позволяет использовать широкий спектр методов выбора и извлечения признаков. Она также обеспечивает поддержку различных алгоритмов контролируемого и неконтролируемого обучения, включая векторную машину поддержки, деревья решений и многие другие.

Scikit-learn предоставляет два основных блока для построения приложений машинного обучения. Это выбор модели и оценка модели. Часть выбора модели помогает определить наиболее подходящий алгоритм классификатора для использования. Она также содержит различные метрики производительности для оценки выбранных моделей. Аналогично, модуль оценки моделей включает широкий спектр показателей для оценки точности моделей.

Scikit-learn - популярная кроссплатформенная библиотека машинного обучения - широко используется специалистами по науке о данных и разработчиками машинного обучения. Она активно поддерживается постоянным потоком исправлений ошибок и обновлений функций. Все функции и алгоритмы Scikit-learn лицензированы по лицензии BSD 3-clause.