Scikit-learn

Scikit-learn, często stylizowany jako scikit-learn lub skracany do sklearn, to potężna, otwartoźródłowa biblioteka uczenia maszynowego dla języka Python. Zaprojektowana, by dostarczać proste i wydajne narzędzia do predykcyjnej analizy danych, stała się niezbędnym zasobem dla naukowców danych i praktyków uczenia maszynowego na całym świecie.

Przegląd

Scikit-learn jest zbudowany na bazie kilku popularnych bibliotek Pythona, mianowicie NumPy, SciPy i matplotlib. Oferuje szereg algorytmów uczenia maszynowego nadzorowanego i nienadzorowanego poprzez spójny interfejs w Pythonie. Biblioteka znana jest z łatwości użycia, wydajności i przejrzystego API, dzięki czemu nadaje się zarówno dla początkujących, jak i zaawansowanych użytkowników.

Pochodzenie i rozwój

Projekt rozpoczął się jako scikits.learn, projekt Google Summer of Code autorstwa Davida Cournapeau w 2007 roku. Przestrzeń nazw „scikits” (SciPy Toolkits) była używana do rozwijania i dystrybuowania rozszerzeń do biblioteki SciPy. W 2010 roku projekt był dalej rozwijany przez Fabiana Pedregosę, Gaëla Varoquaux, Alexandre’a Gramforta i Vincenta Michela z Francuskiego Instytutu Badawczego Informatyki i Automatyki (INRIA) w Saclay, Francja.

Od pierwszego publicznego wydania w 2010 roku Scikit-learn przeszedł znaczący rozwój dzięki wkładowi aktywnej społeczności deweloperów i naukowców. Ewoluował w jedną z najpopularniejszych bibliotek uczenia maszynowego w Pythonie, szeroko stosowaną w środowiskach akademickich i przemyśle.

Kluczowe cechy

1. Szeroki zakres algorytmów uczenia maszynowego

Scikit-learn zapewnia implementacje wielu algorytmów uczenia maszynowego dla:

• Klasyfikacja: Identyfikacja, do jakiej kategorii należy obiekt. Algorytmy obejmują maszyny wektorów nośnych (SVM), k-najbliższych sąsiadów (k-NN), lasy losowe, boosting gradientowy i inne.
• Regresja: Przewidywanie wartości ciągłych związanych z obiektem. Algorytmy obejmują regresję liniową, regresję grzbietową, Lasso, Elastic Net itp.
• Klasteryzacja: Automatyczne grupowanie podobnych obiektów w zbiory. Algorytmy obejmują k-średnich, DBSCAN, klasteryzację hierarchiczną i inne.
• Redukcja wymiarowości: Zmniejszanie liczby cech w danych w celu wizualizacji, kompresji lub redukcji szumu. Techniki obejmują analizę głównych składowych (PCA), t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) i inne.

2. Spójne API i wydajna implementacja

Scikit-learn został zaprojektowany ze spójnym API we wszystkich modułach. Oznacza to, że po zrozumieniu podstawowego interfejsu można łatwo przełączać się między różnymi modelami. API opiera się na kluczowych interfejsach, takich jak:

• fit(): Trenowanie modelu.
• predict(): Przewidywanie za pomocą wytrenowanego modelu.
• transform(): Modyfikacja lub redukcja danych (stosowane w preprocessing i redukcji wymiarowości).

Biblioteka jest zoptymalizowana pod kątem wydajności, a kluczowe algorytmy zaimplementowane są w Cythonie (nadzbiór Pythona pozwalający uzyskać wydajność zbliżoną do C), co zapewnia sprawne obliczenia nawet przy dużych zbiorach danych.

3. Integracja z ekosystemem Pythona

Scikit-learn bezproblemowo integruje się z innymi bibliotekami Pythona:

• NumPy i SciPy do wydajnych obliczeń numerycznych.
• Pandas do manipulacji danymi z użyciem DataFrame.
• Matplotlib i seaborn do wizualizacji danych.
• Joblib do wydajnych obliczeń z równoległością.

Ta integracja pozwala na elastyczne i potężne przetwarzanie danych w pipeline’ach.

4. Dostępność i otwartość

Jako otwartoźródłowa biblioteka na licencji BSD, Scikit-learn jest darmowy zarówno do użytku osobistego, jak i komercyjnego. Jego obszerna dokumentacja i aktywne wsparcie społeczności sprawiają, że jest dostępny dla użytkowników na każdym poziomie zaawansowania.

Instalacja

Instalacja Scikit-learn jest prosta, szczególnie jeśli masz już zainstalowane NumPy i SciPy. Możesz zainstalować ją przez pip:

pip install -U scikit-learn

Lub przez conda, jeśli używasz dystrybucji Anaconda:

conda install scikit-learn

Jak używa się Scikit-learn?

Scikit-learn służy do budowania modeli predykcyjnych i realizacji różnych zadań uczenia maszynowego. Poniżej opisano typowe kroki korzystania ze Scikit-learn:

1. Przygotowanie danych

Przed zastosowaniem algorytmów uczenia maszynowego dane muszą zostać wstępnie przetworzone:

• Wczytywanie danych: Dane mogą być ładowane z plików CSV, baz danych lub gotowych zbiorów danych dostarczanych przez Scikit-learn.
• Obsługa brakujących wartości: Zastosowanie technik imputacji do uzupełnienia brakujących danych.
• Kodowanie zmiennych kategorycznych: Konwersja zmiennych kategorycznych na format numeryczny za pomocą One-Hot Encoding lub Label Encoding.
• Skalowanie cech: Normalizacja lub standaryzacja danych z użyciem scalerów takich jak StandardScaler lub MinMaxScaler.

2. Podział danych

Podziel zbiór danych na zbiory treningowe i testowe, aby ocenić wydajność modelu na nieznanych danych:

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. Wybór i trenowanie modelu

Wybierz odpowiedni algorytm w zależności od problemu (klasyfikacja, regresja, klasteryzacja) i wytrenuj model:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

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

4. Predykcja

Użyj wytrenowanego modelu do przewidywania na nowych danych:

y_pred = model.predict(X_test)

5. Ocena modelu

Oceń wydajność modelu za pomocą odpowiednich miar:

• Miary klasyfikacji: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC AUC Score.
• Miary regresji: 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. Dobór hiperparametrów

Optymalizuj wydajność modelu poprzez dostrajanie hiperparametrów za pomocą Grid Search lub 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. Walidacja krzyżowa

Waliduj wydajność modelu, testując go na wielu podzbiorach danych:

from sklearn.model_selection import cross_val_score

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

Przykłady i zastosowania

Przykład 1: Klasyfikacja kwiatów irysa

Jednym z klasycznych zbiorów danych w Scikit-learn jest zbiór Iris. Polega na klasyfikacji kwiatów irysa do trzech gatunków na podstawie czterech cech: długość działki kielicha, szerokość działki kielicha, długość płatka i szerokość płatka.

Kroki:

1. Wczytaj zbiór danych
   from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
2. Podziel dane
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
3. Wytrenuj klasyfikator (np. Support Vector Machine):
   from sklearn.svm import SVC
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)
4. Przewiduj i oceniaj
   y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

Przykład 2: Przewidywanie cen mieszkań

Używając zbioru danych Boston Housing (uwaga: zbiór Boston został wycofany z powodów etycznych; zalecane są alternatywne zbiory, np. California Housing), możesz przeprowadzić regresję, aby przewidzieć ceny domów na podstawie cech takich jak liczba pokoi, wskaźnik przestępczości itp.

Kroki:

1. Wczytaj zbiór danych
   from sklearn.datasets import fetch_california_housing
housing = fetch_california_housing()
X, y = housing.data, housing.target
2. Podziel dane i przetwórz wstępnie
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
3. Wytrenuj regresor (np. regresja liniowa):
   from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
4. Przewiduj i oceniaj
   y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"MSE: {mse}")

Przykład 3: Klasteryzacja klientów

Klasteryzacja może być używana do segmentacji klientów przez grupowanie na podstawie zachowań zakupowych.

Kroki:

1. Przygotuj dane: Zbierz i przetwórz dane o transakcjach klientów.
2. Skaluj dane
   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
3. Zastosuj k-średnich
   from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X_scaled)
clusters = kmeans.labels_
4. Analizuj klastry: Zrozum charakterystyki każdego klastra dla celowanego marketingu.

Scikit-learn w AI i chatbotach

Chociaż Scikit-learn nie jest specjalnie zaprojektowany do przetwarzania języka naturalnego (NLP) czy chatbotów, jest kluczowy w budowaniu modeli uczenia maszynowego, które mogą być częścią systemu AI, w tym chatbotów.

Ekstrakcja cech z tekstu

Scikit-learn udostępnia narzędzia do konwersji danych tekstowych na cechy numeryczne:

• CountVectorizer: Zamienia tekst na macierz liczby tokenów.
• TfidfVectorizer: Zamienia tekst na macierz cech 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)

Klasyfikacja intencji w chatbotach

Chatboty często muszą klasyfikować zapytania użytkownika do intencji, aby udzielić odpowiednich odpowiedzi. Scikit-learn może być używany do trenowania klasyfikatorów wykrywających intencje.

Kroki:

1. Zbierz i oznacz dane: Zbierz zbiór zapytań użytkowników oznaczonych intencjami.
2. Wektoryzuj tekst
   vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(queries)
3. Wytrenuj klasyfikator
   model = LogisticRegression()
model.fit(X, intents)
4. Predykcja intencji
   new_query = "Can you help me with my account?"
X_new = vectorizer.transform([new_query])
predicted_intent = model.predict(X_new)

Analiza sentymentu

Rozumienie sentymentu wiadomości użytkownika może ulepszyć interakcje chatbota.

from sklearn.datasets import fetch_openml

# Zakładając, że masz oznaczony zbiór danych do analizy sentymentu
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

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

Integracja z narzędziami automatyzacji AI

Modele Scikit-learn mogą być integrowane z większymi systemami AI i zautomatyzowanymi workflow:

• Integracja pipeline’ów: Klasa Pipeline w Scikit-learn pozwala łączyć transformatory i estymatory, ułatwiając automatyzację etapów preprocessing i modelowania.

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

• Wdrażanie modeli: Wytrenowane modele można zapisać za pomocą joblib i zintegrować z systemami produkcyjnymi.

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

Zalety i ograniczenia

Zalety

• Łatwość użycia: Proste i spójne API.
• Obszerna dokumentacja: Szczegółowe przewodniki i tutoriale.
• Wsparcie społeczności: Aktywna społeczność wspierająca rozwój i użytkowników.
• Wydajność: Efektywne implementacje odpowiednie dla dużych zbiorów danych.

Ograniczenia

• Deep learning: Scikit-learn nie jest przeznaczony do deep learningu. Odpowiedniejsze są biblioteki TensorFlow lub PyTorch.
• Uczenie online: Ograniczone wsparcie dla algorytmów uczenia online lub inkrementalnego.
• Akceleracja GPU: Brak natywnego wsparcia dla obliczeń akcelerowanych przez GPU.

Alternatywy

Choć Scikit-learn to wszechstronna biblioteka, istnieją alternatywy dla specyficznych potrzeb:

• TensorFlow i Keras: Do deep learningu i sieci neuronowych.
• PyTorch: Do zaawansowanych badań z zakresu uczenia maszynowego i deep learningu.
• XGBoost i LightGBM: Do algorytmów boostingowych z lepszą wydajnością na dużych zbiorach danych.
• spaCy: Do zaawansowanego przetwarzania języka naturalnego.

Badania nad Scikit-learn

Scikit-learn to kompleksowy moduł Pythona integrujący szeroki zakres najnowocześniejszych algorytmów uczenia maszynowego, odpowiedni do problemów nadzorowanych i nienadzorowanych średniej skali. Znacząca publikacja pt. „Scikit-learn: Machine Learning in Python” autorstwa Fabiana Pedregosy i innych, opublikowana w 2018 roku, przedstawia szczegółowe omówienie tego narzędzia. Autorzy podkreślają, że Scikit-learn został zaprojektowany, aby uczynić uczenie maszynowe dostępnym dla niespecjalistów dzięki uniwersalnemu językowi wysokiego poziomu. Pakiet koncentruje się na łatwości użycia, wydajności i spójności API przy zachowaniu minimalnych zależności. Dzięki temu jest wysoce odpowiedni zarówno do zastosowań akademickich, jak i komercyjnych, dzięki dystrybucji na uproszczonej licencji BSD. Więcej informacji, kod źródłowy, pliki binarne i dokumentację znajdziesz na Scikit-learn. Oryginalny artykuł znajdziesz tutaj.