Scikit-tìm hiểu

Scikit-learn là một thư viện máy học mã nguồn mở dành cho Python. Nó được xây dựng dựa trên thư viện máy tính khoa học Python phổ biến NumPy và được thiết kế để dễ sử dụng và hiệu quả.

Scikit-learn nhằm mục đích cung cấp một bộ công cụ đơn giản và dễ hiểu để khai thác dữ liệu và phân tích dữ liệu. Nó kết hợp các phương pháp từ nhiều lĩnh vực khác nhau, từ học có giám sát, học không giám sát và học bán giám sát. Nó cũng cung cấp một API nhất quán, giúp dễ dàng chuyển đổi từ thuật toán này sang thuật toán khác với việc tái cấu trúc mã ở mức tối thiểu.

Thư viện được xây dựng dựa trên ba nền tảng chính: tích hợp dữ liệu, kỹ thuật tính năng và lựa chọn mô hình. Nó giúp bạn dễ dàng xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các tệp phẳng, cơ sở dữ liệu và URL từ xa. Phần kỹ thuật tính năng tạo điều kiện cho một loạt các kỹ thuật lựa chọn và trích xuất tính năng. Nó cũng cung cấp hỗ trợ cho nhiều thuật toán học có giám sát và không giám sát, bao gồm máy vectơ hỗ trợ, cây quyết định, v.v.

Scikit-learn cung cấp hai khối xây dựng thiết yếu để xây dựng các ứng dụng học máy. Đó là lựa chọn mô hình và đánh giá mô hình. Phần lựa chọn mô hình giúp xác định thuật toán phân loại phù hợp nhất để sử dụng. Nó cũng chứa nhiều số liệu hiệu suất để đánh giá các mô hình đã chọn. Tương tự, mô-đun đánh giá mô hình bao gồm nhiều số liệu hiệu suất để đánh giá độ chính xác của mô hình.

Là một thư viện máy học đa nền tảng, phổ biến, Scikit-learn được các nhà thực hành khoa học dữ liệu và nhà phát triển máy học áp dụng rộng rãi. Nó được duy trì tích cực với một loạt các bản sửa lỗi và cập nhật tính năng ổn định. Tất cả các chức năng và thuật toán của Scikit-learn đều được cấp phép theo giấy phép 3 điều khoản BSD.