Scikit-learn

Scikit-learn, ofte skrevet som scikit-learn eller forkortet til sklearn, er et kraftig, åpen kildekode maskinlæringsbibliotek for programmeringsspråket Python. Det er designet for å tilby enkle og effektive verktøy for prediktiv dataanalyse, og har blitt en uunnværlig ressurs for dataforskere og maskinlæringsutøvere over hele verden.

Oversikt

Scikit-learn er bygget på toppen av flere populære Python-biblioteker, nemlig NumPy, SciPy og matplotlib. Det tilbyr et utvalg av overvåkede og ikke-overvåkede maskinlæringsalgoritmer gjennom et konsistent grensesnitt i Python. Biblioteket er kjent for sin brukervennlighet, ytelse og rene API, noe som gjør det egnet for både nybegynnere og erfarne brukere.

Opprinnelse og utvikling

Prosjektet startet som scikits.learn, et Google Summer of Code-prosjekt av David Cournapeau i 2007. Navnerommet “scikits” (SciPy Toolkits) ble brukt til å utvikle og distribuere utvidelser til SciPy-biblioteket. I 2010 ble prosjektet videreutviklet av Fabian Pedregosa, Gaël Varoquaux, Alexandre Gramfort og Vincent Michel fra French Institute for Research in Computer Science and Automation (INRIA) i Saclay, Frankrike.

Siden den første offentlige utgivelsen i 2010 har Scikit-learn gjennomgått betydelig utvikling med bidrag fra et aktivt fellesskap av utviklere og forskere. Det har utviklet seg til et av de mest populære maskinlæringsbibliotekene i Python, mye brukt i akademia og industri.

Viktige funksjoner

1. Bredt utvalg av maskinlæringsalgoritmer

Scikit-learn tilbyr implementasjoner av mange maskinlæringsalgoritmer for:

• Klassifisering: Identifisere hvilken kategori et objekt tilhører. Algoritmer inkluderer Support Vector Machines (SVM), k-Nærmeste Naboer (k-NN), Random Forests, Gradient Boosting og flere.
• Regresjon: Forutsi kontinuerlige verdier assosiert med et objekt. Algoritmer inkluderer Lineær regresjon, Ridge-regresjon, Lasso, Elastic Net, osv.
• Klynging: Automatisk gruppering av lignende objekter i sett. Algoritmer inkluderer k-Means, DBSCAN, Hierarkisk Klynging og andre.
• Dimensjonsreduksjon: Redusere antall funksjoner i data for visualisering, komprimering eller støyreduksjon. Teknikker inkluderer Principal Component Analysis (PCA), t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) og andre.

2. Konsistent API og effektiv implementering

Scikit-learn er designet med et konsistent API på tvers av alle sine moduler. Dette betyr at når du først forstår det grunnleggende grensesnittet, kan du enkelt bytte mellom ulike modeller. API-et bygger på nøkkelmetoder som:

• fit(): For å trene en modell.
• predict(): For å gjøre prediksjoner med den trente modellen.
• transform(): For å endre eller redusere data (brukes i forhåndsbehandling og dimensjonsreduksjon).

Biblioteket er optimalisert for ytelse, med kjernealgoritmer implementert i Cython (et superset av Python designet for å gi C-lignende ytelse), noe som sikrer effektiv beregning selv med store datasett.

3. Integrasjon med Python-økosystemet

Scikit-learn integreres sømløst med andre Python-biblioteker:

• NumPy og SciPy for effektive numeriske beregninger.
• Pandas for datamanipulasjon med DataFrames.
• Matplotlib og seaborn for datavisualisering.
• Joblib for effektiv beregning med parallellisering.

Denne integrasjonen gir fleksible og kraftige data-prosesseringspipelines.

4. Tilgjengelighet og åpen kildekode

Som et åpen kildekode-bibliotek under BSD-lisensen er Scikit-learn gratis for både personlig og kommersiell bruk. Den omfattende dokumentasjonen og det aktive fellesskapet gjør det tilgjengelig for brukere på alle nivåer.

Installasjon

Å installere Scikit-learn er enkelt, spesielt hvis du allerede har NumPy og SciPy installert. Du kan installere det med pip:

pip install -U scikit-learn

Eller med conda hvis du bruker Anaconda-distribusjonen:

conda install scikit-learn

Hvordan brukes Scikit-learn?

Scikit-learn brukes til å bygge prediktive modeller og utføre ulike maskinlæringsoppgaver. Nedenfor er vanlige trinn i bruk av Scikit-learn:

1. Datapreparering

Før du bruker maskinlæringsalgoritmer, må data forhåndsbehandles:

• Laste inn data: Data kan lastes fra CSV-filer, databaser eller datasett levert av Scikit-learn.
• Håndtere manglende verdier: Bruke imputeringsteknikker for å fylle ut manglende data.
• Koding av kategoriske variabler: Konvertere kategoriske variabler til numerisk format med One-Hot Encoding eller Label Encoding.
• Skalering av funksjoner: Normalisere eller standardisere data med skalere som StandardScaler eller MinMaxScaler.

2. Dele opp data

Del datasettet i trenings- og testsett for å evaluere modellens ytelse på ukjente 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. Velge og trene en modell

Velg en passende algoritme basert på problemet (klassifisering, regresjon, klynging) og tren modellen:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

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

4. Gjøre prediksjoner

Bruk den trente modellen til å gjøre prediksjoner på nye data:

y_pred = model.predict(X_test)

5. Evaluere modellen

Vurder modellens ytelse med passende metrikker:

• Klassifiseringsmetrikker: Nøyaktighet, Presisjon, Recall, F1-score, ROC AUC Score.
• Regresjonsmetrikker: 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

Optimaliser modellens ytelse ved å tune hyperparametere 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. Kryssvalidering

Valider modellens ytelse ved å teste den på flere delsett av dataene:

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 bruksområder

Eksempel 1: Klassifisering av irisblomster

Et av de klassiske datasettene som følger med Scikit-learn er Iris-datasettet. Det handler om å klassifisere irisblomster i tre arter basert på fire funksjoner: begerblad-lengde, begerblad-bredde, kronblad-lengde og kronblad-bredde.

Trinn:

1. Last inn datasettet
   from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
2. Del opp data
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
3. Tren en klassifiserer (f.eks. Support Vector Machine):
   from sklearn.svm import SVC
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)
4. Gjør prediksjoner og evaluer
   y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

Eksempel 2: Predikere boligpriser

Ved å bruke California Housing-datasettet (Boston-datasettet er utfaset på grunn av etiske bekymringer; alternative datasett som California Housing anbefales), kan du utføre regresjon for å predikere boligpriser basert på funksjoner som antall rom, kriminalitetsrate osv.

Trinn:

1. Last inn datasettet
   from sklearn.datasets import fetch_california_housing
housing = fetch_california_housing()
X, y = housing.data, housing.target
2. Del opp og forhåndsprosessér data
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
3. Tren en regressor (f.eks. Lineær regresjon):
   from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
4. Gjør prediksjoner og evaluer
   y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"MSE: {mse}")

Eksempel 3: Klynging av kunder

Klynging kan brukes til kundesegmentering for å gruppere kunder basert på kjøpsatferd.

Trinn:

1. Forbered dataene: Samle inn og forhåndsprosessér data om kundetransaksjoner.
2. Skaler dataene
   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
3. Bruk k-Means klynging
   from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X_scaled)
clusters = kmeans.labels_
4. Analyser klyngene: Forstå egenskapene til hver klynge for målrettet markedsføring.

Scikit-learn i AI og chatboter

Selv om Scikit-learn ikke er spesifikt designet for naturlig språkprosessering (NLP) eller chatboter, er det et viktig verktøy for å bygge maskinlæringsmodeller som kan inngå i et AI-system, inkludert chatboter.

Funksjonsekstraksjon fra tekst

Scikit-learn tilbyr verktøy for å konvertere tekstdata til numeriske funksjoner:

• CountVectorizer: Konverterer tekst til en matrise av token-tellinger.
• TfidfVectorizer: Konverterer tekst til en matrise av TF-IDF-funksjoner.

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)

Intentsklassifisering i chatboter

Chatboter må ofte klassifisere brukerforespørsler i intensjoner for å gi riktige svar. Scikit-learn kan brukes til å trene klassifiserere for intensjonsdeteksjon.

Trinn:

1. Samle inn og merk data: Samle inn et datasett med brukerforespørsler merket med intensjoner.
2. Vektoriser teksten
   vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(queries)
3. Tren en klassifiserer
   model = LogisticRegression()
model.fit(X, intents)
4. Prediker intensjoner
   new_query = "Can you help me with my account?"
X_new = vectorizer.transform([new_query])
predicted_intent = model.predict(X_new)

Sentimentanalyse

Å forstå følelsen bak brukermeldinger kan forbedre chatbot-interaksjoner.

from sklearn.datasets import fetch_openml

# Forutsetter at du har et merket datasett for sentimentanalyse
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

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

Integrasjon med AI-automatiseringsverktøy

Scikit-learn-modeller kan integreres i større AI-systemer og automatiserte arbeidsflyter:

• Pipeline-integrasjon: Scikit-learns Pipeline-klasse gjør det mulig å kjede transformatorer og estimatorer, noe som forenkler automatisering av forhåndsbehandling og modelleringstrinn.

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

• Modellutrulling: Trente modeller kan lagres med joblib og integreres i produksjonssystemer.

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

Styrker og begrensninger

Styrker

• Brukervennlighet: Enkelt og konsistent API.
• Omfattende dokumentasjon: Detaljerte guider og veiledninger.
• Samfunnsstøtte: Aktivt fellesskap som bidrar til utvikling og støtte.
• Ytelse: Effektive implementasjoner egnet for store datasett.

Begrensninger

• Dyp læring: Scikit-learn er ikke laget for dyp læring. Biblioteker som TensorFlow eller PyTorch er mer passende.
• Online læring: Begrenset støtte for online- eller inkrementelle læringsalgoritmer.
• GPU-akselerasjon: Har ikke innebygd støtte for GPU-akselererte beregninger.

Alternativer

Selv om Scikit-learn er et allsidig bibliotek, finnes det alternativer for spesifikke behov:

• TensorFlow og Keras: For dyp læring og nevrale nettverk.
• PyTorch: For avansert maskinlæringsforskning og dyp læring.
• XGBoost og LightGBM: For gradient boosting-algoritmer med bedre ytelse på store datasett.
• spaCy: For avansert naturlig språkbehandling.

Forskning på Scikit-learn

Scikit-learn er en omfattende Python-modul som integrerer et bredt spekter av avanserte maskinlæringsalgoritmer, egnet for middels store overvåkede og ikke-overvåkede problemer. En sentral artikkel med tittelen “Scikit-learn: Machine Learning in Python” av Fabian Pedregosa og andre, publisert i 2018, gir en grundig innføring i verktøyet. Forfatterne understreker at Scikit-learn er laget for å gjøre maskinlæring tilgjengelig for ikke-spesialister gjennom et generelt, høynivå språk. Pakken fokuserer på brukervennlighet, ytelse og API-konsistens samtidig som den holder avhengighetene til et minimum. Dette gjør den svært egnet for både akademiske og kommersielle miljøer, takket være distribusjonen under den forenklede BSD-lisensen. For mer detaljert informasjon, kildekode, binærfiler og dokumentasjon, se Scikit-learn. Du finner den originale artikkelen her.