Яка користь від Scikit?

Scikit-learn — це бібліотека машинного навчання з відкритим кодом, яка підтримує контрольоване та неконтрольоване навчання. Він також надає різні інструменти для підгонки моделі, попередньої обробки даних, вибору моделі, оцінки моделі та багато інших утиліт.

Що таке scikit-learn або sklearn? Scikit-learn, мабуть, найкорисніша бібліотека для машинне навчання в Python. Бібліотека sklearn містить багато ефективних інструментів для машинного навчання та статистичного моделювання, включаючи класифікацію, регресію, кластеризацію та зменшення розмірності.

У двох словах, scikit-learn — це набір інструментів, які дозволяють швидко створювати та розгортати моделі машинного навчання на Python. Ви можете використовувати його для усі види додатків ШІ, від розпізнавання зображень до прогнозної аналітики.

Особливості Scikit-learn Прості та ефективні інструменти для інтелектуального аналізу даних. Він містить різноманітні алгоритми класифікації, регресії та кластеризації, включаючи машини опорних векторів, випадкові ліси, посилення градієнта, k-середні тощо. Доступний для всіх і придатний для повторного використання в різних контекстах.

• Класифікація. Визначення категорії, до якої належить об’єкт. …
• регресія. Прогнозування атрибута безперервного значення, пов’язаного з об’єктом. …
• Кластеризація. Автоматичне групування схожих об'єктів у набори. …
• Зменшення розмірності. Зменшення кількості випадкових величин, які слід враховувати. …
• Вибір моделі. …
• Попередня обробка.

Він дуже широко використовується в усіх частинах банку для класифікації, прогнозної аналітики та багатьох інших завдань машинного навчання. Його простий API, широкий спектр алгоритмів і якість документації роблять scikit-learn водночас дуже доступним і дуже потужним.