Что такое scikit-learn и для чего он используется

Введение в scikit-learn

Scikit-learn - это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для языка программирования Python. Она предоставляет простой и эффективный инструментарий для решения различных задач, таких как классификация, регрессия, кластеризация, снижение размерности, выбор модели и предобработка данных.

Scikit-learn построен на основе научных вычислительных библиотек NumPy, SciPy и matplotlib. Он предлагает последовательный интерфейс для работы с различными алгоритмами машинного обучения, что делает его удобным для быстрого прототипирования и экспериментов.

Вот несколько примеров использования scikit-learn:

1. Классификация: Предсказание категории или класса, к которому принадлежат данные. Например, классификация электронных писем на спам и не спам:

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)

clf = SVC()
clf.fit(X_train, y_train)

accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")

2. Регрессия: Предсказание непрерывного значения на основе входных данных. Например, предсказание цен на жилье:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split

boston = load_boston()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2)

reg = LinearRegression()
reg.fit(X_train, y_train)

r2_score = reg.score(X_test, y_test)
print(f"R^2 score: {r2_score:.2f}")

3. Кластеризация: Группировка похожих объектов в кластеры. Например, сегментация клиентов на основе их поведения:

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs

X, _ = make_blobs(n_samples=200, centers=3, random_state=42)

kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)

labels = kmeans.labels_
print(f"Cluster labels: {labels}")

Scikit-learn также предоставляет инструменты для предобработки данных, такие как масштабирование признаков, кодирование категориальных переменных и заполнение пропущенных значений. Кроме того, библиотека включает функции для оценки качества моделей, такие как кросс-валидация и метрики производительности.

Благодаря своей простоте использования, гибкости и широкому набору алгоритмов, scikit-learn стал де-факто стандартной библиотекой для машинного обучения на Python. Он используется в различных областях, включая анализ данных, компьютерное зрение, обработку естественного языка и многое другое.