Scikit-learn

Scikit-learn, spesso stilizzato come scikit-learn o abbreviato come sklearn, è una potente libreria open source per il machine learning per il linguaggio di programmazione Python. Progettata per fornire strumenti semplici ed efficienti per l’analisi predittiva dei dati, è diventata una risorsa indispensabile per data scientist e professionisti del machine learning in tutto il mondo.

Panoramica

Scikit-learn è costruita sopra diverse popolari librerie Python, ovvero NumPy, SciPy e matplotlib. Offre una gamma di algoritmi di machine learning supervisionato e non supervisionato tramite un’interfaccia coerente in Python. La libreria è nota per la sua facilità d’uso, le prestazioni e un’API pulita, rendendola adatta sia a principianti che a utenti esperti.

Origini e sviluppo

Il progetto è iniziato come scikits.learn, un progetto Google Summer of Code di David Cournapeau nel 2007. Il namespace “scikits” (SciPy Toolkits) veniva usato per sviluppare e distribuire estensioni della libreria SciPy. Nel 2010, il progetto è stato ulteriormente sviluppato da Fabian Pedregosa, Gaël Varoquaux, Alexandre Gramfort e Vincent Michel dell’Istituto Francese per la Ricerca in Informatica e Automazione (INRIA) di Saclay, Francia.

Dalla sua prima versione pubblica del 2010, Scikit-learn ha subito uno sviluppo significativo con contributi da una comunità attiva di sviluppatori e ricercatori. Si è evoluta in una delle librerie di machine learning più popolari in Python, ampiamente utilizzata in ambito accademico e industriale.

Caratteristiche principali

1. Ampia gamma di algoritmi di machine learning

Scikit-learn fornisce implementazioni di numerosi algoritmi di machine learning per:

• Classificazione: Identificare a quale categoria appartiene un oggetto. Gli algoritmi includono Support Vector Machines (SVM), k-Nearest Neighbors (k-NN), Random Forests, Gradient Boosting e altri.
• Regressione: Predire attributi a valore continuo associati a un oggetto. Gli algoritmi includono Regressione Lineare, Ridge Regression, Lasso, Elastic Net, ecc.
• Clustering: Raggruppamento automatico di oggetti simili in insiemi. Gli algoritmi includono k-Means, DBSCAN, Clustering Gerarchico e altri.
• Riduzione della dimensionalità: Ridurre il numero di caratteristiche nei dati per visualizzazione, compressione o riduzione del rumore. Le tecniche includono Analisi delle Componenti Principali (PCA), t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) e altre.

2. API coerente e implementazione efficiente

Scikit-learn è progettata con un’API coerente in tutti i suoi moduli. Questo significa che, una volta compresa l’interfaccia di base, puoi passare facilmente da un modello all’altro. L’API ruota attorno a interfacce chiave come:

• fit(): Per addestrare un modello.
• predict(): Per effettuare previsioni usando il modello addestrato.
• transform(): Per modificare o ridurre i dati (usato nel preprocessing e nella riduzione della dimensionalità).

La libreria è ottimizzata per le prestazioni, con algoritmi core implementati in Cython (un superset di Python progettato per offrire prestazioni simili al C), garantendo calcoli efficienti anche con grandi dataset.

3. Integrazione con l’ecosistema Python

Scikit-learn si integra perfettamente con altre librerie Python:

• NumPy e SciPy per calcoli numerici efficienti.
• Pandas per la manipolazione dei dati con DataFrame.
• Matplotlib e seaborn per la visualizzazione dei dati.
• Joblib per calcoli efficienti con parallelizzazione.

Questa integrazione consente pipeline di elaborazione dati flessibili e potenti.

4. Accessibilità e open source

Come libreria open source sotto licenza BSD, Scikit-learn è gratuita sia per uso personale che commerciale. La sua documentazione completa e il supporto attivo della comunità la rendono accessibile a utenti di ogni livello.

Installazione

Installare Scikit-learn è semplice, soprattutto se hai già installato NumPy e SciPy. Puoi installarla tramite pip:

pip install -U scikit-learn

Oppure tramite conda se utilizzi la distribuzione Anaconda:

conda install scikit-learn

Come viene utilizzato Scikit-learn?

Scikit-learn viene usata per costruire modelli predittivi ed eseguire diversi compiti di machine learning. Di seguito sono riportati i passaggi comuni nell’utilizzo di Scikit-learn:

1. Preparazione dei dati

Prima di applicare algoritmi di machine learning, i dati devono essere preprocessati:

• Caricamento dei dati: I dati possono essere caricati da file CSV, database o dataset forniti da Scikit-learn.
• Gestione dei valori mancanti: Utilizzo di tecniche di imputazione per completare i dati mancanti.
• Codifica delle variabili categoriche: Conversione delle variabili categoriche in formato numerico tramite One-Hot Encoding o Label Encoding.
• Feature Scaling: Normalizzazione o standardizzazione dei dati usando scaler come StandardScaler o MinMaxScaler.

2. Suddivisione dei dati

Dividi il dataset in set di addestramento e di test per valutare le prestazioni del modello su dati non visti:

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. Scelta e addestramento di un modello

Seleziona un algoritmo appropriato in base al problema (classificazione, regressione, clustering) e addestra il modello:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

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

4. Fare previsioni

Usa il modello addestrato per fare previsioni su nuovi dati:

y_pred = model.predict(X_test)

5. Valutazione del modello

Valuta le prestazioni del modello utilizzando le metriche appropriate:

• Metriche di classificazione: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC AUC Score.
• Metriche di regressione: 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. Ottimizzazione degli iperparametri

Ottimizza le prestazioni del modello regolando gli iperparametri tramite tecniche come Grid Search o 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. Cross-Validation

Valida le prestazioni del modello testandolo su più sottogruppi dei dati:

from sklearn.model_selection import cross_val_score

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

Esempi e casi d’uso

Esempio 1: Classificazione dei fiori di Iris

Uno dei dataset classici inclusi in Scikit-learn è il dataset Iris. Consiste nel classificare i fiori di iris in tre specie in base a quattro caratteristiche: lunghezza sepalo, larghezza sepalo, lunghezza petalo e larghezza petalo.

Passaggi:

1. Carica il dataset
   from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
2. Dividi i dati
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
3. Addestra un classificatore (ad es. Support Vector Machine):
   from sklearn.svm import SVC
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)
4. Fai previsioni e valuta
   y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

Esempio 2: Predizione dei prezzi delle case

Utilizzando il dataset Boston Housing (nota: il dataset Boston è stato deprecato per motivi etici; sono consigliati dataset alternativi come California Housing), puoi eseguire una regressione per prevedere i prezzi delle case in base a caratteristiche come il numero di stanze, il tasso di criminalità, ecc.

Passaggi:

1. Carica il dataset
   from sklearn.datasets import fetch_california_housing
housing = fetch_california_housing()
X, y = housing.data, housing.target
2. Dividi e preprocessa i dati
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
3. Addestra un regressore (ad es. Regressione Lineare):
   from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
4. Fai previsioni e valuta
   y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"MSE: {mse}")

Esempio 3: Clustering dei clienti

Il clustering può essere usato nella segmentazione della clientela per raggruppare i clienti in base al comportamento d’acquisto.

Passaggi:

1. Prepara i dati: Raccogli e preprocessa i dati sulle transazioni dei clienti.
2. Scala i dati
   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
3. Applica il clustering k-Means
   from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X_scaled)
clusters = kmeans.labels_
4. Analizza i cluster: Comprendi le caratteristiche di ogni cluster per il marketing mirato.

Scikit-learn in AI e chatbot

Sebbene Scikit-learn non sia specificamente progettata per il natural language processing (NLP) o per i chatbot, è fondamentale nella costruzione di modelli di machine learning che possono essere parte di un sistema di intelligenza artificiale, inclusi i chatbot.

Estrazione delle caratteristiche dal testo

Scikit-learn offre strumenti per convertire i dati testuali in caratteristiche numeriche:

• CountVectorizer: Converte il testo in una matrice di conteggi dei token.
• TfidfVectorizer: Converte il testo in una matrice di caratteristiche 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)

Classificazione delle intenzioni nei chatbot

I chatbot spesso devono classificare le richieste degli utenti in intenzioni per fornire risposte appropriate. Scikit-learn può essere usata per addestrare classificatori per il rilevamento delle intenzioni.

Passaggi:

1. Raccogli e etichetta i dati: Raccogli un dataset di richieste utente etichettate con le intenzioni.
2. Vettorizza il testo
   vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(queries)
3. Addestra un classificatore
   model = LogisticRegression()
model.fit(X, intents)
4. Predici le intenzioni
   new_query = "Can you help me with my account?"
X_new = vectorizer.transform([new_query])
predicted_intent = model.predict(X_new)

Analisi del sentiment

Comprendere il sentiment dei messaggi degli utenti può migliorare le interazioni del chatbot.

from sklearn.datasets import fetch_openml

# Supponendo di avere un dataset etichettato per l'analisi del sentiment
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

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

Integrazione con strumenti di automazione AI

I modelli Scikit-learn possono essere integrati in sistemi di intelligenza artificiale più ampi e workflow automatizzati:

• Integrazione in pipeline: La classe Pipeline di Scikit-learn consente di concatenare trasformatori ed estimator, facilitando l’automazione delle fasi di preprocessing e modellazione.

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

• Deploy dei modelli: I modelli addestrati possono essere salvati con joblib e integrati in sistemi di produzione.

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

Punti di forza e limiti

Punti di forza

• Facilità d’uso: API semplice e coerente.
• Documentazione completa: Guide dettagliate e tutorial.
• Supporto della comunità: Comunità attiva che contribuisce allo sviluppo e al supporto.
• Prestazioni: Implementazioni efficienti adatte anche a grandi dataset.

Limiti

• Deep Learning: Scikit-learn non è progettata per il deep learning. Sono più adatte librerie come TensorFlow o PyTorch.
• Apprendimento online: Supporto limitato per algoritmi di apprendimento online o incrementale.
• Accelerazione GPU: Non supporta nativamente il calcolo accelerato su GPU.

Alternative

Sebbene Scikit-learn sia una libreria versatile, esistono alternative per esigenze specifiche:

• TensorFlow e Keras: Per deep learning e reti neurali.
• PyTorch: Per ricerca avanzata in machine learning e deep learning.
• XGBoost e LightGBM: Per algoritmi di gradient boosting con prestazioni migliori su grandi dataset.
• spaCy: Per il natural language processing avanzato.

Ricerche su Scikit-learn

Scikit-learn è un modulo Python completo che integra una vasta gamma di algoritmi di machine learning all’avanguardia adatti a problemi supervisionati e non supervisionati di scala media. Un importante articolo intitolato “Scikit-learn: Machine Learning in Python” di Fabian Pedregosa e altri, pubblicato nel 2018, offre uno sguardo approfondito su questo strumento. Gli autori sottolineano che Scikit-learn è progettata per rendere il machine learning accessibile ai non specialisti tramite un linguaggio di alto livello generico. Il pacchetto si concentra su facilità d’uso, prestazioni e coerenza dell’API, mantenendo al contempo dipendenze minime. Ciò la rende altamente adatta sia in contesti accademici che commerciali grazie alla distribuzione sotto licenza BSD semplificata. Per informazioni più dettagliate, codice sorgente, binari e documentazione si può accedere a Scikit-learn. L’articolo originale è disponibile qui.