سايكيت-ليرن

سايكيت-ليرن، والتي تُكتب أحيانًا scikit-learn أو تُختصر بـ sklearn، هي مكتبة قوية مفتوحة المصدر لتعلم الآلة بلغة البرمجة بايثون. صممت لتقديم أدوات بسيطة وفعالة لتحليل البيانات التنبؤية، وأصبحت مصدرًا لا غنى عنه لعلماء البيانات وممارسي تعلم الآلة حول العالم.

نظرة عامة

بُنيت سايكيت-ليرن على عدة مكتبات بايثون شهيرة، وهي NumPy وSciPy وmatplotlib. تقدم مجموعة من خوارزميات تعلم الآلة المُراقَب وغير المُراقَب من خلال واجهة متسقة في بايثون. تشتهر المكتبة بسهولة استخدامها، وأدائها، وواجهتها البرمجية النظيفة، مما يجعلها مناسبة للمبتدئين والمستخدمين ذوي الخبرة على حد سواء.

الأصل والتطوير

بدأ المشروع باسم scikits.learn كمشروع صيفي ضمن Google Summer of Code على يد ديفيد كورنابو في عام 2007. تم استخدام مساحة الأسماء “scikits” (أدوات SciPy) لتطوير وتوزيع الامتدادات الخاصة بمكتبة SciPy. في عام 2010، تم تطوير المشروع بشكل أكبر بواسطة فابيان بيدريغوزا، غايل فاروكو، ألكسندر غرامفور، وفنسنت ميشيل من المعهد الفرنسي للبحث في علوم الحاسب الآلي والأتمتة (INRIA) في ساكلي، فرنسا.

منذ الإصدار العام الأول في 2010، شهدت سايكيت-ليرن تطورًا كبيرًا بفضل مساهمات مجتمع نشط من المطورين والباحثين. تطورت لتصبح واحدة من أشهر مكتبات تعلم الآلة في بايثون، وتُستخدم على نطاق واسع في الأوساط الأكاديمية والصناعية.

الميزات الرئيسية

1. مجموعة واسعة من خوارزميات تعلم الآلة

توفر سايكيت-ليرن تنفيذات للعديد من خوارزميات تعلم الآلة من أجل:

• التصنيف: تحديد الفئة التي ينتمي إليها كائن ما. تشمل الخوارزميات آلات الدعم الناقل (SVM)، أقرب الجيران (k-NN)، الغابات العشوائية، التعزيز التدريجي، وغير ذلك.
• الانحدار: التنبؤ بسمات ذات قيم مستمرة مرتبطة بكائن. تشمل الخوارزميات الانحدار الخطي، انحدار Ridge، Lasso، Elastic Net، وغيرها.
• التجميع: التجميع التلقائي للأشياء المتشابهة في مجموعات. تشمل الخوارزميات k-Means، DBSCAN، التجميع الهرمي، وغيرها.
• تقليل الأبعاد: تقليل عدد الميزات في البيانات لأغراض التصور أو الضغط أو تقليل الضوضاء. تشمل التقنيات تحليل المكونات الرئيسية (PCA)، وt-SNE، وغيرها.

2. واجهة برمجية متسقة وتنفيذ فعال

تم تصميم سايكيت-ليرن بواجهة برمجية متسقة عبر جميع وحداتها. هذا يعني أنه بمجرد أن تفهم الواجهة الأساسية، يمكنك التبديل بين النماذج المختلفة بسهولة. تعتمد الواجهة على واجهات رئيسية مثل:

• fit(): لتدريب النموذج.
• predict(): لإجراء التنبؤات باستخدام النموذج المدرب.
• transform(): لتعديل أو تقليل البيانات (تُستخدم في المعالجة المسبقة وتقليل الأبعاد).

المكتبة مُحسنة من حيث الأداء، حيث تم تنفيذ الخوارزميات الأساسية باستخدام Cython (وهي امتداد للغة بايثون تمنح أداء قريب من C)، مما يضمن حسابات فعالة حتى مع مجموعات بيانات كبيرة.

3. التكامل مع بيئة بايثون

تتكامل سايكيت-ليرن بسلاسة مع مكتبات بايثون الأخرى:

• NumPy وSciPy للحسابات العددية الفعالة.
• pandas لمعالجة البيانات باستخدام DataFrames.
• matplotlib وseaborn لتصور البيانات.
• joblib للحوسبة الفعالة مع التوازي.

يسمح هذا التكامل ببناء عمليات معالجة بيانات مرنة وقوية.

4. سهولة الوصول ومفتوحة المصدر

كمكتبة مفتوحة المصدر تحت رخصة BSD، فإن سايكيت-ليرن مجانية للاستخدام الشخصي والتجاري. كما أن وثائقها الشاملة ودعم المجتمع النشط يجعلها متاحة للمستخدمين بجميع المستويات.

التثبيت

تثبيت سايكيت-ليرن سهل، خاصة إذا كان لديك NumPy وSciPy مثبتين بالفعل. يمكنك تثبيتها باستخدام pip:

pip install -U scikit-learn

أو باستخدام conda إذا كنت تستخدم توزيعة Anaconda:

conda install scikit-learn

كيف تُستخدم سايكيت-ليرن؟

تُستخدم سايكيت-ليرن لبناء نماذج تنبؤية وإجراء مهام تعلم الآلة المختلفة. فيما يلي الخطوات الشائعة لاستخدام سايكيت-ليرن:

1. تجهيز البيانات

قبل تطبيق خوارزميات تعلم الآلة، يجب معالجة البيانات مسبقًا:

• تحميل البيانات: يمكن تحميل البيانات من ملفات CSV، أو قواعد البيانات، أو مجموعات البيانات المدمجة في سايكيت-ليرن.
• معالجة القيم المفقودة: استخدام تقنيات الإكمال لتعويض البيانات الناقصة.
• ترميز المتغيرات الفئوية: تحويل المتغيرات الفئوية إلى صيغة رقمية باستخدام One-Hot Encoding أو Label Encoding.
• تقييس الميزات: تطبيع أو تقييس البيانات باستخدام أدوات مثل StandardScaler أو MinMaxScaler.

2. تقسيم البيانات

قسّم مجموعة البيانات إلى مجموعة تدريب واختبار لتقييم أداء النموذج على بيانات غير مرئية:

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

3. اختيار وتدريب النموذج

اختر الخوارزمية المناسبة بناءً على المشكلة (تصنيف، انحدار، تجميع) ودرب النموذج:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

4. إجراء التنبؤات

استخدم النموذج المدرب لإجراء التنبؤات على بيانات جديدة:

y_pred = model.predict(X_test)

5. تقييم النموذج

قيّم أداء النموذج باستخدام المقاييس الملائمة:

• مقاييس التصنيف: الدقة، الدقة الاحتمالية، الاسترجاع، F1-Score، ROC AUC.
• مقاييس الانحدار: متوسط الخطأ المطلق (MAE)، متوسط مربع الخطأ (MSE)، الجذر التربيعي لمتوسط مربع الخطأ (RMSE)، معامل التحديد R².

from sklearn.metrics import accuracy_score

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

6. ضبط المعاملات الفائقة

حسّن أداء النموذج من خلال ضبط المعاملات الفائقة باستخدام تقنيات مثل Grid Search أو Random Search:

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = {'n_estimators': [100, 200], 'max_depth': [3, 5, None]}
grid_search = GridSearchCV(RandomForestClassifier(), param_grid)
grid_search.fit(X_train, y_train)

7. التحقق المتقاطع

تحقق من أداء النموذج باختباره على عدة أجزاء من البيانات:

from sklearn.model_selection import cross_val_score

scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)
print(f"Cross-validation scores: {scores}")

أمثلة وحالات الاستخدام

المثال 1: تصنيف زهور السوسن

إحدى مجموعات البيانات الكلاسيكية المضمنة في سايكيت-ليرن هي مجموعة بيانات السوسن. تتضمن تصنيف زهور السوسن إلى ثلاث أنواع بناءً على أربع ميزات: طول وعرض الكأس، وطول وعرض البتلة.

الخطوات:

1. تحميل مجموعة البيانات
   from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
2. تقسيم البيانات
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
3. تدريب المصنف (مثلاً، آلة الدعم الناقل):
   from sklearn.svm import SVC
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)
4. إجراء التنبؤات والتقييم
   y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

المثال 2: التنبؤ بأسعار المنازل

باستخدام مجموعة بيانات إسكان بوسطن (ملحوظة: تم إيقاف مجموعة بيانات بوسطن لأسباب أخلاقية؛ يُنصح باستخدام مجموعات بيانات بديلة مثل إسكان كاليفورنيا)، يمكنك إجراء انحدار للتنبؤ بأسعار المنازل بناءً على ميزات مثل عدد الغرف ومعدل الجريمة وغيرها.

الخطوات:

1. تحميل مجموعة البيانات
   from sklearn.datasets import fetch_california_housing
housing = fetch_california_housing()
X, y = housing.data, housing.target
2. تقسيم البيانات والمعالجة المسبقة
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
3. تدريب المنحدر (مثلاً، الانحدار الخطي):
   from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
4. إجراء التنبؤات والتقييم
   y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"MSE: {mse}")

المثال 3: تجميع العملاء

يمكن استخدام التجميع في تقسيم العملاء إلى مجموعات بناءً على سلوك الشراء.

الخطوات:

1. تجهيز البيانات: جمع ومعالجة بيانات معاملات العملاء.
2. تقييس البيانات
   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
3. تطبيق تجميع k-Means
   from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X_scaled)
clusters = kmeans.labels_
4. تحليل المجموعات: فهم خصائص كل مجموعة لأغراض التسويق المستهدف.

سايكيت-ليرن في الذكاء الاصطناعي والدردشة الآلية

على الرغم من أن سايكيت-ليرن ليست مصممة خصيصًا لمعالجة اللغة الطبيعية أو الشات بوت، إلا أنها أساسية في بناء نماذج تعلم الآلة التي يمكن أن تكون جزءًا من نظام ذكاء اصطناعي، بما في ذلك الدردشة الآلية.

استخراج الميزات من النصوص

توفر سايكيت-ليرن أدوات لتحويل بيانات النص إلى ميزات رقمية:

• CountVectorizer: يحول النص إلى مصفوفة من تكرارات الرموز.
• TfidfVectorizer: يحول النص إلى مصفوفة من ميزات TF-IDF.

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

documents = ["Hello, how can I help you?", "What is your name?", "Goodbye!"]
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(documents)

تصنيف النوايا في الشات بوت

غالبًا ما تحتاج الدردشة الآلية إلى تصنيف استفسارات المستخدم إلى نوايا لتقديم الردود المناسبة. يمكن استخدام سايكيت-ليرن لتدريب مصنفات لاكتشاف النوايا.

الخطوات:

1. جمع ووسم البيانات: جمع مجموعة بيانات من استفسارات المستخدمين مع تسميات النوايا.
2. تحويل النص إلى ميزات
   vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(queries)
3. تدريب المصنف
   model = LogisticRegression()
model.fit(X, intents)
4. تنبؤ النوايا
   new_query = "Can you help me with my account?"
X_new = vectorizer.transform([new_query])
predicted_intent = model.predict(X_new)

تحليل المشاعر

فهم المشاعر وراء رسائل المستخدمين يمكن أن يعزز تفاعلات الشات بوت.

from sklearn.datasets import fetch_openml

# بافتراض وجود مجموعة بيانات مصنفة لتحليل المشاعر
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

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

التكامل مع أدوات أتمتة الذكاء الاصطناعي

يمكن دمج نماذج سايكيت-ليرن في أنظمة ذكاء اصطناعي أكبر وسير عمل مؤتمت:

• تكامل خطوط المعالجة: تتيح فئة Pipeline في سايكيت-ليرن ربط المحولات والمقدّرات، مما يسهل أتمتة خطوات المعالجة المسبقة والنمذجة.

  from sklearn.pipeline import Pipeline
  pipeline = Pipeline([
      ('vectorizer', TfidfVectorizer()),
      ('classifier', LogisticRegression())
  ])
  pipeline.fit(queries, intents)
  

• نشر النموذج: يمكن حفظ النماذج المدربة باستخدام joblib ودمجها في أنظمة الإنتاج.

  import joblib
  joblib.dump(model, 'model.joblib')
  # لاحقًا
  model = joblib.load('model.joblib')
  

نقاط القوة والقيود

نقاط القوة

• سهولة الاستخدام: واجهة بسيطة ومتسقة.
• توثيق شامل: أدلة وشروحات تفصيلية.
• دعم المجتمع: مجتمع نشط يساهم في التطوير والدعم.
• الأداء: تنفيذات فعالة مناسبة لمجموعات البيانات الكبيرة.

القيود

• التعلم العميق: سايكيت-ليرن ليست مصممة للتعلم العميق. مكتبات مثل TensorFlow أو PyTorch أكثر ملاءمة.
• التعلم المتصل (Online Learning): دعم محدود لخوارزميات التعلم المتصل أو التزايدي.
• تسريع باستخدام GPU: لا تدعم الحوسبة المسرعة بواسطة GPU بشكل أصلي.

البدائل

بينما تُعد سايكيت-ليرن مكتبة متعددة الاستخدامات، هناك بدائل حسب الحاجة:

• TensorFlow وKeras: للتعلم العميق والشبكات العصبية.
• PyTorch: لأبحاث تعلم الآلة المتقدمة والتعلم العميق.
• XGBoost وLightGBM: لخوارزميات التعزيز التدريجي مع أداء أفضل على مجموعات البيانات الكبيرة.
• spaCy: لمعالجة اللغة الطبيعية المتقدمة.

البحث حول سايكيت-ليرن

سايكيت-ليرن هي وحدة بايثون شاملة تدمج مجموعة واسعة من خوارزميات تعلم الآلة الحديثة المناسبة لمشاكل متوسطة الحجم المراقَبة وغير المراقَبة. يقدم بحث مهم بعنوان “Scikit-learn: Machine Learning in Python” من تأليف فابيان بيدريغوزا وآخرين، نُشر في عام 2018، نظرة معمقة على هذه الأداة. يؤكد المؤلفون أن سايكيت-ليرن صممت لجعل تعلم الآلة متاحًا لغير المتخصصين من خلال لغة عالية المستوى متعددة الأغراض. تركز الحزمة على سهولة الاستخدام، والأداء، واتساق الواجهة، مع الحفاظ على الحد الأدنى من الاعتماديات. هذا يجعلها مناسبة للغاية للأوساط الأكاديمية والتجارية نظرًا لتوزيعها بموجب رخصة BSD المبسطة. يمكن الوصول إلى مزيد من المعلومات التفصيلية، الشيفرة المصدرية، الحزم التنفيذية، والوثائق على سايكيت-ليرن. يمكنك العثور على الورقة الأصلية هنا.