Scikit-learn

Scikit-learn, ofte skrevet som scikit-learn eller forkortet sklearn, er et kraftfuldt open source maskinlæringsbibliotek til programmeringssproget Python. Det er designet til at levere simple og effektive værktøjer til prædiktiv dataanalyse og er blevet en uundværlig ressource for dataspecialister og maskinlæringspraktikere verden over.

Overblik

Scikit-learn er bygget ovenpå flere populære Python-biblioteker, nemlig NumPy, SciPy og matplotlib. Det tilbyder en række overvågede og ikke-overvågede maskinlæringsalgoritmer via en ensartet grænseflade i Python. Biblioteket er kendt for sin brugervenlighed, ydeevne og rene API, hvilket gør det egnet til både begyndere og erfarne brugere.

Oprindelse og udvikling

Projektet startede som scikits.learn, et Google Summer of Code-projekt af David Cournapeau i 2007. “Scikits” (SciPy Toolkits)-navnerummet blev brugt til at udvikle og distribuere udvidelser til SciPy-biblioteket. I 2010 blev projektet videreudviklet af Fabian Pedregosa, Gaël Varoquaux, Alexandre Gramfort og Vincent Michel fra French Institute for Research in Computer Science and Automation (INRIA) i Saclay, Frankrig.

Siden den første offentlige udgivelse i 2010 har Scikit-learn gennemgået betydelig udvikling med bidrag fra et aktivt fællesskab af udviklere og forskere. Det er udviklet til et af de mest populære maskinlæringsbiblioteker i Python, der er udbredt både i akademiske kredse og i industrien.

Nøglefunktioner

1. Bred vifte af maskinlæringsalgoritmer

Scikit-learn tilbyder implementeringer af mange maskinlæringsalgoritmer til:

• Klassifikation: Identificerer hvilken kategori et objekt tilhører. Algoritmer omfatter Support Vector Machines (SVM), k-Nearest Neighbors (k-NN), Random Forests, Gradient Boosting og flere.
• Regression: Forudser kontinuerlige værdier forbundet med et objekt. Algoritmer omfatter Lineær Regression, Ridge Regression, Lasso, Elastic Net osv.
• Klyngedannelse: Automatisk gruppering af lignende objekter i sæt. Algoritmer omfatter k-Means, DBSCAN, Hierarkisk Klyngedannelse og andre.
• Dimensionsreduktion: Reducerer antallet af træk i data til visualisering, komprimering eller støjreduktion. Teknikker inkluderer Principal Component Analysis (PCA), t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) og flere.

2. Ensartet API og effektiv implementering

Scikit-learn er designet med et ensartet API på tværs af alle moduler. Det betyder, at når du forstår den grundlæggende grænseflade, kan du nemt skifte mellem forskellige modeller. API’et er bygget op omkring centrale metoder som:

• fit(): Til at træne en model.
• predict(): Til at forudsige med den trænede model.
• transform(): Til at ændre eller reducere data (bruges i forbehandling og dimensionsreduktion).

Biblioteket er optimeret til ydeevne, hvor centrale algoritmer er implementeret i Cython (et superset af Python designet til at levere C-lignende ydeevne), hvilket sikrer effektiv beregning selv med store datasæt.

3. Integration med Python-økosystemet

Scikit-learn integrerer problemfrit med andre Python-biblioteker:

• NumPy og SciPy til effektive numeriske beregninger.
• Pandas til datamanipulation med DataFrames.
• Matplotlib og seaborn til datavisualisering.
• Joblib til effektiv beregning med parallelisering.

Denne integration muliggør fleksible og kraftfulde dataforarbejdnings-pipelines.

4. Tilgængelighed og open source

Som et open source-bibliotek under BSD-licensen er Scikit-learn gratis til både privat og kommercielt brug. Den omfattende dokumentation og aktive fællesskabsstøtte gør det tilgængeligt for brugere på alle niveauer.

Installation

Installationen af Scikit-learn er ligetil, især hvis du allerede har NumPy og SciPy installeret. Du kan installere det med pip:

pip install -U scikit-learn

Eller med conda, hvis du bruger Anaconda-distributionen:

conda install scikit-learn

Hvordan bruges Scikit-learn?

Scikit-learn bruges til at bygge prædiktive modeller og udføre forskellige maskinlæringsopgaver. Nedenfor ses almindelige trin i brugen af Scikit-learn:

1. Forberedelse af data

Før du anvender maskinlæringsalgoritmer, skal data forbehandles:

• Indlæsning af data: Data kan indlæses fra CSV-filer, databaser eller datasæt leveret af Scikit-learn.
• Håndtering af manglende værdier: Brug imputeringsteknikker til at udfylde manglende data.
• Kodning af kategoriske variable: Konvertering af kategoriske variable til numerisk format via One-Hot Encoding eller Label Encoding.
• Feature Scaling: Normalisering eller standardisering af data med scalere som StandardScaler eller MinMaxScaler.

2. Opdeling af data

Opdel datasættet i trænings- og testdata for at evaluere modellens ydeevne på ukendte data:

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. Valg og træning af model

Vælg en passende algoritme afhængigt af problemet (klassifikation, regression, klyngedannelse) og træn modellen:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

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

4. Forudsigelser

Brug den trænede model til at lave forudsigelser på nye data:

y_pred = model.predict(X_test)

5. Evaluering af modellen

Vurdér modellens ydeevne med relevante metrikker:

• Klassifikationsmetrikker: Nøjagtighed, Præcision, Recall, F1-score, ROC AUC-score.
• Regressionsmetrikker: Middel absolut fejl (MAE), middel kvadreret fejl (MSE), rodkvadreret fejl (RMSE), R²-score.

from sklearn.metrics import accuracy_score

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

6. Hyperparametertuning

Optimer modellens ydeevne ved at tune hyperparametre med teknikker som Grid Search eller 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. Krydsvalidering

Valider modellens ydeevne ved at teste den på flere datasubsets:

from sklearn.model_selection import cross_val_score

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

Eksempler og anvendelsestilfælde

Eksempel 1: Klassificering af Iris-blomster

Et af de klassiske datasæt i Scikit-learn er Iris-datasættet. Det handler om at klassificere iris-blomster i tre arter baseret på fire træk: bægerbladslængde, bægerbladsbredde, kronbladslængde og kronbladsbredde.

Trin:

1. Indlæs datasættet
   from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
2. Opdel data
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
3. Træn en klassifikator (fx Support Vector Machine):
   from sklearn.svm import SVC
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)
4. Lav forudsigelser og evaluer
   y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

Eksempel 2: Forudsigelse af boligpriser

Med Boston Housing-datasættet (bemærk: Boston-datasættet er udfaset pga. etiske overvejelser; alternative datasæt som California Housing anbefales) kan du udføre regression for at forudsige boligpriser ud fra træk som antal værelser, kriminalitetsrate osv.

Trin:

1. Indlæs datasættet
   from sklearn.datasets import fetch_california_housing
housing = fetch_california_housing()
X, y = housing.data, housing.target
2. Opdel og forbehandl data
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
3. Træn en regressor (fx Lineær Regression):
   from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
4. Lav forudsigelser og evaluer
   y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"MSE: {mse}")

Eksempel 3: Klyngedannelse af kunder

Klyngedannelse kan bruges til kunde-segmentering for at gruppere kunder efter købsadfærd.

Trin:

1. Forbered data: Indsaml og forbehandl data om kundetransaktioner.
2. Skalér data
   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
3. Anvend k-Means klyngedannelse
   from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X_scaled)
clusters = kmeans.labels_
4. Analysér klynger: Forstå karakteristika ved hver klynge for målrettet markedsføring.

Scikit-learn i AI og chatbots

Selvom Scikit-learn ikke er specifikt designet til naturlig sprogbehandling (NLP) eller chatbots, er det et vigtigt værktøj til at bygge maskinlæringsmodeller, der kan indgå i et AI-system, inklusiv chatbots.

Feature-ekstraktion fra tekst

Scikit-learn tilbyder værktøjer til at konvertere tekstdata til numeriske features:

• CountVectorizer: Konverterer tekst til en matrix af token-optællinger.
• TfidfVectorizer: Konverterer tekst til en matrix af TF-IDF-features.

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)

Intent-klassifikation i chatbots

Chatbots har ofte brug for at klassificere brugerforespørgsler i hensigter for at give relevante svar. Scikit-learn kan bruges til at træne klassifikatorer til intent-detektion.

Trin:

1. Indsaml og mærk data: Skaf et datasæt med brugerforespørgsler mærket med hensigter.
2. Vectorisér tekst
   vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(queries)
3. Træn en klassifikator
   model = LogisticRegression()
model.fit(X, intents)
4. Forudsig hensigter
   new_query = "Can you help me with my account?"
X_new = vectorizer.transform([new_query])
predicted_intent = model.predict(X_new)

Sentimentanalyse

At forstå brugerens følelser kan forbedre chatbot-interaktioner.

from sklearn.datasets import fetch_openml

# Forudsat at du har et mærket datasæt til sentimentanalyse
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

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

Integration med AI-automatiseringsværktøjer

Scikit-learn-modeller kan integreres i større AI-systemer og automatiserede workflows:

• Pipeline-integration: Scikit-learns Pipeline-klasse gør det muligt at kæde transformere og estimators sammen, hvilket faciliterer automatisering af forbehandlings- og modelleringsskridt.

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

• Modeludrulning: Trænede modeller kan gemmes med joblib og integreres i produktionssystemer.

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

Styrker og begrænsninger

Styrker

• Brugervenlighed: Simpelt og ensartet API.
• Omfattende dokumentation: Udførlige vejledninger og tutorials.
• Fællesskabsstøtte: Aktivt fællesskab, der bidrager til udvikling og support.
• Ydeevne: Effektive implementeringer, som egner sig til store datasæt.

Begrænsninger

• Deep learning: Scikit-learn er ikke designet til deep learning. Biblioteker som TensorFlow eller PyTorch er mere egnede.
• Online learning: Begrænset understøttelse af online eller inkrementelle læringsalgoritmer.
• GPU-acceleration: Understøtter ikke GPU-accelererede beregninger som standard.

Alternativer

Selvom Scikit-learn er et alsidigt bibliotek, findes der alternativer til særlige behov:

• TensorFlow og Keras: Til deep learning og neurale netværk.
• PyTorch: Til avanceret maskinlæringsforskning og deep learning.
• XGBoost og LightGBM: Til gradient boosting-algoritmer med bedre ydeevne på store datasæt.
• spaCy: Til avanceret naturlig sprogbehandling.

Forskning om Scikit-learn

Scikit-learn er et omfattende Python-modul, der integrerer en bred vifte af avancerede maskinlæringsalgoritmer, velegnet til mellemstore overvågede og ikke-overvågede problemer. En betydningsfuld artikel med titlen “Scikit-learn: Machine Learning in Python” af Fabian Pedregosa m.fl., udgivet i 2018, giver en dybdegående gennemgang af værktøjet. Forfatterne understreger, at Scikit-learn er designet til at gøre maskinlæring tilgængelig for ikke-specialister via et generelt højniveausprog. Pakken fokuserer på brugervenlighed, ydeevne og API-konsistens, samtidig med at den holder afhængigheder på et minimum. Dette gør den særdeles velegnet til både akademiske og kommercielle formål, da den distribueres under en forenklet BSD-licens. For mere detaljeret information, kildekode, binærfiler og dokumentation kan du besøge Scikit-learn. Du finder den originale artikel her.