Scikit-learn

Scikit-learn, häufig als scikit-learn stilisiert oder als sklearn abgekürzt, ist eine leistungsstarke Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen in der Programmiersprache Python. Sie wurde entwickelt, um einfache und effiziente Werkzeuge für prädiktive Datenanalyse bereitzustellen, und ist weltweit zu einer unverzichtbaren Ressource für Data Scientists und ML-Anwender geworden.

Überblick

Scikit-learn basiert auf mehreren beliebten Python-Bibliotheken, insbesondere NumPy, SciPy und matplotlib. Sie bietet eine Vielzahl von Algorithmen für überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen über eine konsistente Python-Schnittstelle. Die Bibliothek ist bekannt für ihre Benutzerfreundlichkeit, Leistungsfähigkeit und saubere API, weshalb sie sowohl für Einsteiger als auch für erfahrene Nutzer geeignet ist.

Ursprung und Entwicklung

Das Projekt begann 2007 als scikits.learn, ein Google Summer of Code-Projekt von David Cournapeau. Der „scikits“-Namensraum (SciPy Toolkits) wurde verwendet, um Erweiterungen zur SciPy-Bibliothek zu entwickeln und zu verteilen. 2010 wurde das Projekt von Fabian Pedregosa, Gaël Varoquaux, Alexandre Gramfort und Vincent Michel vom Französischen Institut für Forschung in Informatik und Automatisierung (INRIA) in Saclay, Frankreich, weiterentwickelt.

Seit der ersten öffentlichen Veröffentlichung im Jahr 2010 hat Scikit-learn durch Beiträge einer aktiven Entwickler- und Forscher-Community eine bedeutende Entwicklung durchlaufen. Sie hat sich zu einer der beliebtesten Bibliotheken für maschinelles Lernen in Python entwickelt und ist sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie weit verbreitet.

Hauptmerkmale

1. Große Bandbreite an Algorithmen für maschinelles Lernen

Scikit-learn stellt Implementierungen vieler Algorithmen für maschinelles Lernen bereit:

• Klassifikation: Bestimmung, zu welcher Kategorie ein Objekt gehört. Zu den Algorithmen zählen Support Vector Machines (SVM), k-Nearest Neighbors (k-NN), Random Forests, Gradient Boosting und weitere.
• Regression: Vorhersage von kontinuierlichen Attributen, die mit einem Objekt verbunden sind. Zu den Algorithmen zählen Lineare Regression, Ridge Regression, Lasso, Elastic Net usw.
• Clustering: Automatisches Gruppieren ähnlicher Objekte in Mengen. Zu den Algorithmen zählen k-Means, DBSCAN, hierarchisches Clustering und andere.
• Dimensionsreduktion: Verringerung der Anzahl von Merkmalen in den Daten zur Visualisierung, Komprimierung oder Rauschunterdrückung. Techniken sind Principal Component Analysis (PCA), t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) und weitere.

2. Konsistente API und effiziente Implementierung

Scikit-learn ist mit einer konsistenten API über alle Module hinweg gestaltet. Das bedeutet: Sobald Sie die grundlegende Schnittstelle verstanden haben, können Sie mühelos zwischen verschiedenen Modellen wechseln. Die API basiert auf zentralen Schnittstellen wie:

• fit(): Um ein Modell zu trainieren.
• predict(): Um mit dem trainierten Modell Vorhersagen zu treffen.
• transform(): Zur Umwandlung oder Reduktion von Daten (für Preprocessing und Dimensionsreduktion).

Die Bibliothek ist auf Leistung optimiert. Kernalgorithmen sind in Cython implementiert (eine Python-Erweiterung mit C-ähnlicher Performance) und ermöglichen so effiziente Berechnungen, selbst bei großen Datensätzen.

3. Integration in das Python-Ökosystem

Scikit-learn integriert sich nahtlos mit anderen Python-Bibliotheken:

• NumPy und SciPy für effiziente numerische Berechnungen.
• Pandas für die Datenmanipulation mit DataFrames.
• Matplotlib und seaborn für Datenvisualisierung.
• Joblib für effiziente Berechnungen mit Parallelisierung.

Diese Integration ermöglicht flexible und leistungsfähige Datenverarbeitungspipelines.

4. Zugänglichkeit und Open Source

Als Open-Source-Bibliothek unter der BSD-Lizenz ist Scikit-learn sowohl für private als auch für kommerzielle Zwecke frei nutzbar. Die umfangreiche Dokumentation und die aktive Community machen den Einstieg auf allen Levels leicht.

Installation

Die Installation von Scikit-learn ist unkompliziert, insbesondere wenn NumPy und SciPy bereits vorhanden sind. Sie können die Bibliothek mit pip installieren:

pip install -U scikit-learn

Oder mit conda, falls Sie die Anaconda-Distribution verwenden:

conda install scikit-learn

Wie wird Scikit-learn verwendet?

Scikit-learn wird zum Aufbau prädiktiver Modelle und zur Durchführung verschiedener Aufgaben im maschinellen Lernen eingesetzt. Nachfolgend die üblichen Schritte bei der Verwendung von Scikit-learn:

1. Datenvorbereitung

Vor dem Einsatz von Algorithmen müssen die Daten vorverarbeitet werden:

• Daten laden: Daten können aus CSV-Dateien, Datenbanken oder mitgelieferten Datensätzen geladen werden.
• Umgang mit fehlenden Werten: Fehlende Werte werden mit Imputationsmethoden ergänzt.
• Kodierung kategorialer Variablen: Kategoriale Variablen werden mit One-Hot-Encoding oder Label-Encoding in numerische Werte umgewandelt.
• Feature Scaling: Normalisierung oder Standardisierung der Daten mittels Skalierer wie StandardScaler oder MinMaxScaler.

2. Aufteilen der Daten

Der Datensatz wird in Trainings- und Testmengen unterteilt, um die Modellleistung an unbekannten Daten zu evaluieren:

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. Auswahl und Training eines Modells

Wählen Sie abhängig vom Problem (Klassifikation, Regression, Clustering) einen passenden Algorithmus und trainieren Sie das Modell:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

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

4. Vorhersagen treffen

Verwenden Sie das trainierte Modell für Vorhersagen auf neuen Daten:

y_pred = model.predict(X_test)

5. Modellbewertung

Bewerten Sie die Leistung des Modells mit geeigneten Metriken:

• Klassifikationsmetriken: Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score, ROC AUC Score.
• Regressionsmetriken: Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), R²-Score.

from sklearn.metrics import accuracy_score

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

6. Hyperparameter-Tuning

Optimieren Sie die Modellleistung durch das Anpassen der Hyperparameter mit Methoden wie Grid Search oder 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. Kreuzvalidierung

Validieren Sie die Modellleistung, indem Sie es auf mehreren Teilmengen der Daten testen:

from sklearn.model_selection import cross_val_score

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

Beispiele und Anwendungsfälle

Beispiel 1: Klassifikation der Iris-Blume

Einer der klassischen Datensätze in Scikit-learn ist der Iris-Datensatz. Ziel ist es, Iris-Blumen anhand von vier Merkmalen (Kelchlänge, Kelchbreite, Blütenblattlänge, Blütenblattbreite) drei Arten zuzuordnen.

Schritte:

1. Datensatz laden
   from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
2. Daten aufteilen
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
3. Klassifizierer trainieren (z. B. Support Vector Machine):
   from sklearn.svm import SVC
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)
4. Vorhersagen treffen & bewerten
   y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

Beispiel 2: Vorhersage von Immobilienpreisen

Mit dem Boston Housing Datensatz (Hinweis: Dieser wurde aus ethischen Gründen eingestellt, nutzen Sie stattdessen z. B. California Housing) kann eine Regression auf Hauspreise basierend auf Merkmalen wie Zimmeranzahl, Kriminalitätsrate usw. durchgeführt werden.

Schritte:

1. Datensatz laden
   from sklearn.datasets import fetch_california_housing
housing = fetch_california_housing()
X, y = housing.data, housing.target
2. Daten aufteilen und vorverarbeiten
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
3. Regressionsmodell trainieren (z. B. Lineare Regression):
   from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
4. Vorhersagen treffen & bewerten
   y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"MSE: {mse}")

Beispiel 3: Clustering von Kunden

Clustering kommt in der Kundensegmentierung zum Einsatz, um Kunden anhand ihres Kaufverhaltens zu gruppieren.

Schritte:

1. Daten vorbereiten: Transaktionsdaten der Kunden sammeln und vorverarbeiten.
2. Daten skalieren
   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
3. k-Means-Clustering anwenden
   from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X_scaled)
clusters = kmeans.labels_
4. Cluster analysieren: Die Eigenschaften der Cluster für gezieltes Marketing auswerten.

Scikit-learn im Bereich KI und Chatbots

Scikit-learn ist zwar nicht speziell für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder Chatbots entwickelt, spielt aber eine wichtige Rolle beim Aufbau von ML-Modellen, die Teil eines KI-Systems, einschließlich Chatbots, sein können.

Merkmalsextraktion aus Text

Scikit-learn stellt Werkzeuge zur Verfügung, um Textdaten in numerische Merkmale umzuwandeln:

• CountVectorizer: Wandelt Text in eine Matrix von Token-Zählungen um.
• TfidfVectorizer: Wandelt Text in eine Matrix von TF-IDF-Merkmalen um.

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

documents = ["Hallo, wie kann ich Ihnen helfen?", "Wie ist Ihr Name?", "Auf Wiedersehen!"]
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(documents)

Intent-Klassifikation in Chatbots

Chatbots müssen häufig Benutzeranfragen in Intents klassifizieren, um passende Antworten zu geben. Mit Scikit-learn können entsprechende Klassifikatoren trainiert werden.

Schritte:

1. Daten sammeln & labeln: Datensatz mit Benutzeranfragen und zugehörigen Intents erstellen.
2. Text vektorisieren
   vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(queries)
3. Klassifizierer trainieren
   model = LogisticRegression()
model.fit(X, intents)
4. Intents vorhersagen
   new_query = "Können Sie mir bei meinem Konto helfen?"
X_new = vectorizer.transform([new_query])
predicted_intent = model.predict(X_new)

Sentimentanalyse

Die Erkennung der Stimmung hinter Nachrichten kann die Interaktion mit Chatbots verbessern.

from sklearn.datasets import fetch_openml

# Angenommen, Sie haben einen gelabelten Datensatz für Sentimentanalyse
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

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

Integration mit KI-Automatisierungstools

Scikit-learn-Modelle lassen sich in größere KI-Systeme und automatisierte Workflows einbinden:

• Pipeline-Integration: Mit der Pipeline-Klasse von Scikit-learn können Transformatoren und Schätzer verkettet werden, wodurch die Automatisierung von Preprocessing- und Modellierungsschritten erleichtert wird.

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

• Modelldeployment: Trainierte Modelle können mit joblib gespeichert und in Produktivsysteme integriert werden.

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

Stärken und Einschränkungen

Stärken

• Benutzerfreundlichkeit: Einfache und konsistente API.
• Umfassende Dokumentation: Ausführliche Anleitungen und Tutorials.
• Community-Support: Aktive Community für Entwicklung und Unterstützung.
• Leistung: Effiziente Implementierungen, auch für große Datensätze geeignet.

Einschränkungen

• Deep Learning: Scikit-learn ist nicht für Deep Learning ausgelegt. TensorFlow oder PyTorch sind dafür besser geeignet.
• Online-Lernen: Nur begrenzte Unterstützung für Online- oder inkrementelle Lernverfahren.
• GPU-Beschleunigung: Keine native Unterstützung für GPU-beschleunigte Berechnungen.

Alternativen

Scikit-learn ist vielseitig, aber je nach Anwendungsfall gibt es Alternativen:

• TensorFlow und Keras: Für Deep Learning und neuronale Netze.
• PyTorch: Für fortgeschrittene Forschung und Deep Learning.
• XGBoost und LightGBM: Für Gradient Boosting mit hoher Performance bei großen Datensätzen.
• spaCy: Für fortgeschrittene Verarbeitung natürlicher Sprache.

Forschung zu Scikit-learn

Scikit-learn ist ein umfassendes Python-Modul, das eine Vielzahl fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen integriert – geeignet für mittelgroße überwachtes und unüberwachtes Lernen. Eine wichtige Veröffentlichung mit dem Titel „Scikit-learn: Machine Learning in Python“ von Fabian Pedregosa et al., erschienen 2018, liefert einen tiefen Einblick in das Werkzeug. Die Autoren betonen, dass Scikit-learn darauf ausgelegt ist, maschinelles Lernen durch eine universelle, hochstufige Programmiersprache auch für Nicht-Spezialisten zugänglich zu machen. Der Fokus des Pakets liegt auf einfacher Nutzung, Performance und API-Konsistenz bei minimalen Abhängigkeiten. Dadurch eignet es sich hervorragend für akademische wie kommerzielle Zwecke dank der Verteilung unter der BSD-Lizenz. Ausführlichere Informationen, Quellcode, Binaries und Dokumentation finden Sie unter Scikit-learn. Den Originalartikel finden Sie hier.