Scikit-learn

Scikit-learn, často stylizované jako scikit-learn nebo zkráceně sklearn, je výkonná open-source knihovna strojového učení pro programovací jazyk Python. Je navržena tak, aby poskytovala jednoduché a efektivní nástroje pro prediktivní analýzu dat, a stala se nepostradatelným zdrojem pro datové vědce a odborníky na strojové učení po celém světě.

Přehled

Scikit-learn je postaven na několika populárních knihovnách Pythonu, konkrétně NumPy, SciPy a matplotlib. Nabízí škálu algoritmů strojového učení s učitelem i bez učitele prostřednictvím konzistentního rozhraní v Pythonu. Knihovna je známá svou jednoduchostí použití, výkonem a čistým API, což ji činí vhodnou jak pro začátečníky, tak pro pokročilé uživatele.

Původ a vývoj

Projekt začal jako scikits.learn, projekt Google Summer of Code od Davida Cournapeau v roce 2007. Jmenný prostor “scikits” (SciPy Toolkits) byl využíván pro vývoj a distribuci rozšíření knihovny SciPy. V roce 2010 byl projekt dále rozvíjen Fabianem Pedregosou, Gaëlem Varoquauxem, Alexandrem Gramfortem a Vincentem Michelem z Francouzského institutu pro výzkum v informatice a automatizaci (INRIA) v Saclay, Francie.

Od svého prvního veřejného vydání v roce 2010 prošel Scikit-learn významným vývojem díky příspěvkům aktivní komunity vývojářů a výzkumníků. Vyvinul se v jednu z nejpopulárnějších knihoven strojového učení v Pythonu, široce používanou v akademické i průmyslové sféře.

Klíčové vlastnosti

1. Široká škála algoritmů strojového učení

Scikit-learn poskytuje implementace mnoha algoritmů strojového učení pro:

• Klasifikaci: Určování, do které kategorie objekt patří. Mezi algoritmy patří Support Vector Machines (SVM), k-nejbližších sousedů (k-NN), náhodné lesy, gradient boosting a další.
• Regresi: Predikce spojitých hodnot spojených s objektem. Algoritmy zahrnují lineární regresi, ridge regresi, lasso, elastic net atd.
• Shlukování (Clustering): Automatické seskupování podobných objektů do skupin. Algoritmy zahrnují k-means, DBSCAN, hierarchické shlukování a další.
• Redukci dimenzionality: Snižování počtu znaků v datech pro vizualizaci, kompresi nebo redukci šumu. Mezi techniky patří analýza hlavních komponent (PCA), t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) a další.

2. Konzistentní API a efektivní implementace

Scikit-learn je navržen s konzistentním API napříč všemi svými moduly. To znamená, že jakmile pochopíte základní rozhraní, můžete snadno přepínat mezi různými modely. API je postaveno na klíčových rozhraních jako:

• fit(): Pro natrénování modelu.
• predict(): Pro predikci pomocí natrénovaného modelu.
• transform(): Pro úpravu nebo redukci dat (používáno v předzpracování a redukci dimenzionality).

Knihovna je optimalizována pro výkon, přičemž klíčové algoritmy jsou implementovány v Cythonu (nadmnožina Pythonu navržená pro výkon podobný C), což zajišťuje efektivní výpočty i u velkých datových sad.

3. Integrace s ekosystémem Pythonu

Scikit-learn se hladce integruje s dalšími knihovnami Pythonu:

• NumPy a SciPy pro efektivní numerické výpočty.
• Pandas pro práci s daty ve formě DataFrame.
• Matplotlib a seaborn pro vizualizaci dat.
• Joblib pro efektivní výpočty s paralelismem.

Tato integrace umožňuje flexibilní a výkonné zpracování datových pipelinek.

4. Dostupnost a open source

Jako open-source knihovna pod licencí BSD je Scikit-learn zdarma pro osobní i komerční použití. Díky rozsáhlé dokumentaci a aktivní komunitní podpoře je dostupný uživatelům všech úrovní.

Instalace

Instalace Scikit-learn je jednoduchá, zejména pokud již máte nainstalované NumPy a SciPy. Můžete jej nainstalovat pomocí pip:

pip install -U scikit-learn

Nebo pomocí conda, pokud používáte distribuci Anaconda:

conda install scikit-learn

Jak se Scikit-learn používá?

Scikit-learn se používá k vytváření prediktivních modelů a provádění různých úloh strojového učení. Níže jsou uvedeny běžné kroky při použití Scikit-learn:

1. Příprava dat

Před použitím algoritmů strojového učení je třeba data předzpracovat:

• Načítání dat: Data lze načítat z CSV souborů, databází nebo z datasetů poskytovaných Scikit-learn.
• Zpracování chybějících hodnot: Použití imputace pro doplnění chybějících údajů.
• Kódování kategoriálních proměnných: Převod kategoriálních proměnných na číselný formát pomocí one-hot encodingu nebo label encodingu.
• Škálování znaků: Normalizace nebo standardizace dat pomocí scalerů jako StandardScaler nebo MinMaxScaler.

2. Rozdělení dat

Rozdělte dataset na trénovací a testovací sadu pro vyhodnocení výkonu modelu na neviděných datech:

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. Výběr a trénink modelu

Vyberte vhodný algoritmus podle problému (klasifikace, regrese, shlukování) a natrénujte model:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

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

4. Predikce

Použijte natrénovaný model k predikci na nových datech:

y_pred = model.predict(X_test)

5. Vyhodnocení modelu

Zhodnoťte výkon modelu pomocí vhodných metrik:

• Metriky pro klasifikaci: Přesnost, preciznost, recall, F1-skóre, ROC AUC skóre.
• Metriky pro regresi: Průměrná absolutní chyba (MAE), střední kvadratická chyba (MSE), odmocněná střední kvadratická chyba (RMSE), R² skóre.

from sklearn.metrics import accuracy_score

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

6. Ladění hyperparametrů

Optimalizujte výkon modelu laděním hyperparametrů pomocí grid search nebo náhodného vyhledávání:

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. Křížová validace

Ověřte výkon modelu testováním na více podmnožinách dat:

from sklearn.model_selection import cross_val_score

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

Příklady a použití

Příklad 1: Klasifikace květin Iris

Jedním z klasických datasetů ve Scikit-learn je Iris dataset. Jde o klasifikaci květin iris do tří druhů na základě čtyř znaků: délka a šířka kališního i korunního lístku.

Kroky:

1. Načtení datasetu
   from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
2. Rozdělení dat
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
3. Natrénování klasifikátoru (např. support vector machine):
   from sklearn.svm import SVC
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)
4. Predikce a vyhodnocení
   y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

Příklad 2: Predikce cen nemovitostí

Pomocí datasetu California Housing (poznámka: Boston Housing je kvůli etickým otázkám deprecated; doporučují se alternativní datasety) můžete provádět regresi pro predikci cen domů na základě znaků jako počet pokojů, míra kriminality apod.

Kroky:

1. Načtení datasetu
   from sklearn.datasets import fetch_california_housing
housing = fetch_california_housing()
X, y = housing.data, housing.target
2. Rozdělení a předzpracování dat
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
3. Natrénování regresoru (např. lineární regrese):
   from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
4. Predikce a vyhodnocení
   y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"MSE: {mse}")

Příklad 3: Shlukování zákazníků

Shlukování lze využít při segmentaci zákazníků pro seskupování podle nákupního chování.

Kroky:

1. Příprava dat: Sběr a předzpracování dat o transakcích zákazníků.
2. Škálování dat
   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
3. Použití k-means shlukování
   from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X_scaled)
clusters = kmeans.labels_
4. Analýza shluků: Poznání charakteristik jednotlivých shluků pro cílený marketing.

Scikit-learn v AI a chatbotech

Přestože Scikit-learn není speciálně navržen pro zpracování přirozeného jazyka (NLP) nebo chatovací roboty, je klíčovým nástrojem při tvorbě modelů strojového učení, které mohou být součástí AI systémů, včetně chatbotů.

Extrakce znaků z textu

Scikit-learn poskytuje nástroje pro převod textových dat na číselné znaky:

• CountVectorizer: Převádí text na matici počtů tokenů.
• TfidfVectorizer: Převádí text na matici znaků 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)

Klasifikace záměrů v chatbotech

Chatboti často potřebují klasifikovat dotazy uživatelů do záměrů pro správnou odpověď. Scikit-learn může být použit k trénování klasifikátorů pro detekci záměru.

Kroky:

1. Sběr a označení dat: Sestavte dataset dotazů uživatelů označených záměry.
2. Vektorizace textu
   vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(queries)
3. Natrénování klasifikátoru
   model = LogisticRegression()
model.fit(X, intents)
4. Predikce záměrů
   new_query = "Can you help me with my account?"
X_new = vectorizer.transform([new_query])
predicted_intent = model.predict(X_new)

Analýza sentimentu

Pochopení sentimentu za zprávami uživatele může zpříjemnit interakce s chatbotem.

from sklearn.datasets import fetch_openml

# Předpokládáme, že máte označený dataset pro analýzu sentimentu
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

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

Integrace s AI automatizačními nástroji

Modely Scikit-learn lze integrovat do větších AI systémů a automatizovaných workflow:

• Integrace pipeline: Třída Scikit-learn Pipeline umožňuje řetězení transformátorů a odhadovačů, což usnadňuje automatizaci kroků předzpracování a modelování.

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

• Nasazení modelu: Natrénované modely lze ukládat pomocí joblib a integrovat do produkčních systémů.

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

Silné stránky a omezení

Silné stránky

• Jednoduchost použití: Jednoduché a konzistentní API.
• Komplexní dokumentace: Podrobné průvodce a tutoriály.
• Podpora komunity: Aktivní komunita přispívající k vývoji a podpoře.
• Výkon: Efektivní implementace vhodné pro velké datové sady.

Omezení

• Deep learning: Scikit-learn není určen pro hluboké učení. Pro tyto úlohy jsou vhodnější knihovny jako TensorFlow nebo PyTorch.
• Online učení: Omezená podpora algoritmů pro online nebo inkrementální učení.
• GPU akcelerace: Nepodporuje nativně výpočty akcelerované GPU.

Alternativy

Ačkoliv je Scikit-learn univerzální knihovna, existují alternativy pro specifické potřeby:

• TensorFlow a Keras: Pro hluboké učení a neuronové sítě.
• PyTorch: Pro pokročilý výzkum v oblasti strojového učení a hluboké učení.
• XGBoost a LightGBM: Pro algoritmy gradientního boosting s lepším výkonem na velkých datech.
• spaCy: Pro pokročilé zpracování přirozeného jazyka.

Výzkum o Scikit-learn

Scikit-learn je komplexní Python modul, který integruje široké spektrum nejmodernějších algoritmů strojového učení vhodných pro středně velké úlohy učení s učitelem i bez učitele. Významný článek s názvem „Scikit-learn: Machine Learning in Python“ od Fabiana Pedregosy a kol., publikovaný v roce 2018, poskytuje podrobný pohled na tento nástroj. Autoři zdůrazňují, že Scikit-learn je navržen tak, aby zpřístupnil strojové učení i nespecialistům prostřednictvím univerzálního vysokoúrovňového jazyka. Balíček klade důraz na jednoduchost použití, výkon a konzistenci API při zachování minimálních závislostí. Díky tomu je vysoce vhodný pro akademické i komerční prostředí díky distribuci pod zjednodušenou BSD licencí. Pro podrobnější informace, zdrojové kódy, binárky a dokumentaci navštivte Scikit-learn. Originální článek najdete zde.