Scikit-learn

Scikit-learn, usein kirjoitettuna scikit-learn tai lyhennettynä sklearn, on tehokas avoimen lähdekoodin koneoppimiskirjasto Python-ohjelmointikielelle. Se on suunniteltu tarjoamaan yksinkertaisia ja tehokkaita työkaluja ennakoivaan data-analyysiin, ja siitä on tullut korvaamaton resurssi data-analyytikoille ja koneoppimisen ammattilaisille maailmanlaajuisesti.

Yleiskatsaus

Scikit-learn rakentuu useiden suosittujen Python-kirjastojen, kuten NumPy, SciPy ja matplotlib, päälle. Se tarjoaa laajan valikoiman valvottuja ja valvomattomia koneoppimisalgoritmeja yhdenmukaisen Python-rajapinnan kautta. Kirjasto tunnetaan helppokäyttöisyydestään, suorituskyvystään ja selkeästä API:staan, mikä tekee siitä sopivan sekä aloittelijoille että kokeneille käyttäjille.

Alkuperä ja kehitys

Projekti sai alkunsa nimellä scikits.learn, kun David Cournapeau kehitti sitä Google Summer of Code -ohjelmassa vuonna 2007. “scikits”- (SciPy Toolkits) nimialuetta käytettiin SciPy-kirjaston laajennusten kehittämiseen ja jakeluun. Vuonna 2010 projektia kehittivät eteenpäin Fabian Pedregosa, Gaël Varoquaux, Alexandre Gramfort ja Vincent Michel Ranskan tietojenkäsittelytieteen ja automaation tutkimuslaitoksesta (INRIA) Saclaysta, Ranskasta.

Ensimmäisestä julkisesta julkaisustaan vuonna 2010 lähtien Scikit-learnia on kehittänyt aktiivinen kehittäjä- ja tutkijayhteisö. Siitä on kehittynyt yksi suosituimmista Pythonin koneoppimiskirjastoista, jota käytetään laajasti sekä akateemisessa maailmassa että teollisuudessa.

Tärkeimmät ominaisuudet

1. Laaja valikoima koneoppimisalgoritmeja

Scikit-learn tarjoaa toteutuksia monille koneoppimisalgoritmeille, kuten:

• Luokittelu: Selvitetään, mihin luokkaan kohde kuuluu. Algoritmeja ovat esimerkiksi tukivektorikoneet (SVM), k-lähimmät naapurit (k-NN), satunnaismetsät, gradienttivahvistus ja monet muut.
• Regressio: Ennustetaan kohteeseen liittyviä jatkuvia arvoja. Algoritmeja ovat lineaarinen regressio, ridge-regressio, lasso, elastic net jne.
• Klusterointi: Samankaltaisten kohteiden automaattinen ryhmittely. Algoritmeja ovat k-means, DBSCAN, hierarkkinen klusterointi ja muut.
• Dimensioiden vähentäminen: Ominaisuuksien määrän vähentäminen esimerkiksi visualisointia, pakkausta tai kohinan vähentämistä varten. Tekniikoita ovat pääkomponenttianalyysi (PCA), t-distribuoitu stokastinen naapuriupotus (t-SNE) ja muut.

2. Yhtenäinen API ja tehokas toteutus

Scikit-learn on suunniteltu yhtenäisellä API:lla kaikissa moduuleissaan. Kun perusrajapinta on tuttu, eri mallien välillä on helppo siirtyä. API perustuu keskeisiin rajapintoihin, kuten:

• fit(): Mallin kouluttamiseen.
• predict(): Ennusteiden tekemiseen koulutetulla mallilla.
• transform(): Datan muokkaamiseen tai vähentämiseen (esim. esikäsittelyssä ja dimensioiden vähentämisessä).

Kirjasto on optimoitu suorituskyvyn kannalta, ja ydinalgoritmit on toteutettu Cythonilla (Pythonin yläjoukko, joka mahdollistaa C-tasoisen suorituskyvyn), mikä varmistaa tehokkaan laskennan myös suurilla aineistoilla.

3. Integraatio Python-ekosysteemiin

Scikit-learn integroituu saumattomasti muihin Python-kirjastoihin:

• NumPy ja SciPy tehokkaaseen numeeriseen laskentaan.
• Pandas tiedon käsittelyyn DataFrame-muodossa.
• Matplotlib ja seaborn datan visualisointiin.
• Joblib tehokkaaseen rinnakkaislaskentaan.

Tämä integraatio mahdollistaa joustavat ja tehokkaat datankäsittelyprosessit.

4. Helppokäyttöisyys ja avoin lähdekoodi

BSD-lisenssillä julkaistuna avoimena lähdekoodina Scikit-learn on ilmainen sekä henkilökohtaiseen että kaupalliseen käyttöön. Sen kattava dokumentaatio ja aktiivinen yhteisö tekevät siitä saavutettavan kaikille käyttäjille.

Asennus

Scikit-learnin asentaminen on helppoa, etenkin jos sinulla on jo NumPy ja SciPy asennettuna. Voit asentaa sen pip:llä:

pip install -U scikit-learn

Tai conda:lla, jos käytät Anaconda-jakelua:

conda install scikit-learn

Miten Scikit-learnia käytetään?

Scikit-learnia käytetään ennustavien mallien rakentamiseen ja erilaisiin koneoppimistehtäviin. Alla on yleisiä vaiheita Scikit-learnin käytössä:

1. Datan esikäsittely

Ennen koneoppimisalgoritmien soveltamista data täytyy esikäsitellä:

• Datan lataaminen: Data voidaan ladata CSV-tiedostoista, tietokannoista tai Scikit-learnin tarjoamista valmiista aineistoista.
• Puuttuvien arvojen käsittely: Puuttuvien arvojen täyttäminen imputointitekniikoilla.
• Kategoristen muuttujien koodaaminen: Muuttujien muuntaminen numeeriseen muotoon käyttäen esimerkiksi One-Hot- tai Label Encodingia.
• Ominaisuuksien skaalaus: Datan normalisointi tai standardointi skaalausmenetelmillä, kuten StandardScaler tai MinMaxScaler.

2. Datan jakaminen

Jaa aineisto opetus- ja testijoukkoon, jotta mallin suorituskykyä voidaan arvioida uudella datalla:

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. Mallin valinta ja koulutus

Valitse sopiva algoritmi ongelman (luokittelu, regressio, klusterointi) mukaan ja kouluta malli:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

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

4. Ennusteiden tekeminen

Käytä koulutettua mallia ennusteiden tekemiseen uudella datalla:

y_pred = model.predict(X_test)

5. Mallin arviointi

Arvioi mallin suorituskyky sopivilla mittareilla:

• Luokittelumittarit: Tarkkuus (accuracy), täsmällisyys (precision), herkkyys (recall), F1-pisteet, ROC AUC.
• Regressiomittarit: Keskivirhe (MAE), keskineliövirhe (MSE), neliöjuurikeskineliövirhe (RMSE), R².

from sklearn.metrics import accuracy_score

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

6. Hyperparametrien optimointi

Optimoi mallin suorituskykyä säätämällä hyperparametreja esimerkiksi Grid Searchilla tai Random Searchilla:

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. Ristiinvalidointi

Vahvista mallin suorituskykyä testaamalla sitä useilla dataosuuksilla:

from sklearn.model_selection import cross_val_score

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

Esimerkkejä ja käyttötapauksia

Esimerkki 1: Iiriksen lajien luokittelu

Yksi Scikit-learnin klassisista aineistoista on Iris-aineisto. Siinä luokitellaan iiriksen kukkia kolmeen lajiin neljän ominaisuuden perusteella: verholehden pituus ja leveys, terälehden pituus ja leveys.

Vaiheet:

1. Lataa aineisto
   from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
2. Jaa data
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
3. Kouluta luokittelija (esim. tukivektorikone):
   from sklearn.svm import SVC
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)
4. Tee ennusteet ja arvioi
   y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

Esimerkki 2: Asuntojen hintojen ennustaminen

Bostonin asuntoaineistolla (huom: Bostonin data on poistettu käytöstä eettisten syiden vuoksi; vaihtoehtona suositellaan esimerkiksi California Housing -aineistoa) voidaan tehdä regressiota, jossa ennustetaan asuntojen hintoja ominaisuuksien, kuten huoneiden määrän ja rikollisuuden, perusteella.

Vaiheet:

1. Lataa aineisto
   from sklearn.datasets import fetch_california_housing
housing = fetch_california_housing()
X, y = housing.data, housing.target
2. Jaa ja esikäsittele data
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
3. Kouluta regressiomalli (esim. lineaarinen regressio):
   from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
4. Tee ennusteet ja arvioi
   y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"MSE: {mse}")

Esimerkki 3: Asiakkaiden klusterointi

Klusterointia voi käyttää asiakassegmentoinnissa ryhmittelemään asiakkaat ostokäyttäytymisen perusteella.

Vaiheet:

1. Valmistele data: Kerää ja esikäsittele asiakastapahtumat.
2. Skaalaa data
   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
3. Sovella k-means-klusterointia
   from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X_scaled)
clusters = kmeans.labels_
4. Analysoi klusterit: Tunnista segmenttien ominaispiirteet kohdennettua markkinointia varten.

Scikit-learn tekoälyssä ja chatboteissa

Vaikka Scikit-learnia ei ole erityisesti suunniteltu luonnollisen kielen käsittelyyn (NLP) tai chatteihin, se on keskeinen koneoppimismallien rakentamisessa, jotka voivat olla osa tekoälyjärjestelmää, kuten chatbotteja.

Ominaisuuksien poiminta tekstistä

Scikit-learn tarjoaa työkaluja tekstidatan muuntamiseen numeerisiksi ominaisuuksiksi:

• CountVectorizer: Muuntaa tekstin token-lukumäärän matriisiksi.
• TfidfVectorizer: Muuntaa tekstin TF-IDF-ominaisuuksien matriisiksi.

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)

Tarkoitetunnistus chatboteissa

Chatbotit tarvitsevat usein käyttäjäkysymysten luokittelua intentioihin oikeiden vastausten antamiseksi. Scikit-learnilla voidaan kouluttaa luokittelijoita intentioiden tunnistukseen.

Vaiheet:

1. Kerää ja merkitse data: Kokoa kysymysaineisto, jossa on annotoidut intentiot.
2. Vektoroi teksti
   vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(queries)
3. Kouluta luokittelija
   model = LogisticRegression()
model.fit(X, intents)
4. Ennusta intentiot
   new_query = "Can you help me with my account?"
X_new = vectorizer.transform([new_query])
predicted_intent = model.predict(X_new)

Tunteiden analyysi

Käyttäjäviestien tunteiden ymmärtäminen voi parantaa chatbotien vuorovaikutusta.

from sklearn.datasets import fetch_openml

# Oletetaan, että sinulla on merkitty aineisto sentimenttianalyysiin
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

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

Integraatio tekoälyn automaatiotyökaluihin

Scikit-learnin malleja voidaan yhdistää laajempiin tekoälyjärjestelmiin ja automatisoituihin työnkulkuihin:

• Putki-integraatio: Scikit-learnin Pipeline-luokalla voidaan ketjuttaa esikäsittely- ja mallinnusvaiheet, mikä helpottaa automaatiota.

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

• Mallin käyttöönotto: Koulutetut mallit voidaan tallentaa joblibilla ja ottaa käyttöön tuotantojärjestelmissä.

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

Vahvuudet ja rajoitukset

Vahvuudet

• Helppokäyttöisyys: Yksinkertainen ja yhtenäinen API.
• Kattava dokumentaatio: Yksityiskohtaiset ohjeet ja opetusmateriaalit.
• Yhteisön tuki: Aktiivinen kehitys- ja tukiyhteisö.
• Suorituskyky: Tehokkaat toteutukset myös suurille aineistoille.

Rajoitukset

• Syväoppiminen: Scikit-learn ei sovellu syväoppimiseen. Tähän tarkoitukseen sopivat paremmin TensorFlow ja PyTorch.
• Online-oppiminen: Rajoitettu tuki online- tai inkrementaalisille oppimisalgoritmeille.
• GPU-kiihdytys: Ei tue natiivia GPU-laskentaa.

Vaihtoehdot

Vaikka Scikit-learn on monipuolinen kirjasto, tietyissä käyttötapauksissa on olemassa vaihtoehtoja:

• TensorFlow ja Keras: Syväoppimiseen ja neuroverkkoihin.
• PyTorch: Kehittyneeseen koneoppimistutkimukseen ja syväoppimiseen.
• XGBoost ja LightGBM: Gradienttivahvistusalgoritmeihin ja suurten aineistojen tehokkaaseen käsittelyyn.
• spaCy: Edistyneeseen luonnollisen kielen käsittelyyn.

Tutkimus Scikit-learnista

Scikit-learn on monipuolinen Python-moduuli, joka yhdistää laajan valikoiman huipputason koneoppimisalgoritmeja keskikokoisiin valvottuihin ja valvomattomiin ongelmiin. Merkittävä julkaisu “Scikit-learn: Machine Learning in Python”, kirjoittajina Fabian Pedregosa ja muut, julkaistiin vuonna 2018 ja tarjoaa syvällisen katsauksen tähän työkaluun. Tekijät korostavat, että Scikit-learn on suunniteltu tekemään koneoppimisesta saavutettavaa myös ei-asiantuntijoille yleiskäyttöisen korkean tason kielen avulla. Paketti painottaa helppokäyttöisyyttä, suorituskykyä ja API:n yhtenäisyyttä pitäen riippuvuudet minimissä. Tämä tekee siitä erittäin sopivan sekä akateemiseen että kaupalliseen käyttöön, koska se jaetaan yksinkertaistetulla BSD-lisenssillä. Lisätietoa, lähdekoodit, binäärit ja dokumentaation löydät osoitteesta Scikit-learn. Alkuperäisen artikkelin löydät täältä.