Scikit-learn

Scikit-learn, často zapisovaný ako scikit-learn alebo skrátene sklearn, je výkonná open-source knižnica strojového učenia pre programovací jazyk Python. Je navrhnutý tak, aby poskytoval jednoduché a efektívne nástroje na prediktívnu analýzu dát, vďaka čomu sa stal nepostrádateľným zdrojom pre dátových vedcov a odborníkov na strojové učenie na celom svete.

Prehľad

Scikit-learn je postavený na niekoľkých populárnych Python knižniciach, konkrétne na NumPy, SciPy a matplotlib. Ponúka množstvo algoritmov strojového učenia s učiteľom aj bez učiteľa prostredníctvom konzistentného rozhrania v Pythone. Knižnica je známa jednoduchým používaním, výkonom a čistým API, vďaka čomu je vhodná pre začiatočníkov aj skúsených používateľov.

Pôvod a vývoj

Projekt začal ako scikits.learn, projekt Google Summer of Code od Davida Cournapeau v roku 2007. Názov „scikits“ (SciPy Toolkits) sa používal na vývoj a distribúciu rozšírení knižnice SciPy. V roku 2010 projekt ďalej rozvíjali Fabian Pedregosa, Gaël Varoquaux, Alexandre Gramfort a Vincent Michel z Francúzskeho inštitútu pre výskum v informatike a automatizácii (INRIA) v Saclay, Francúzsko.

Od svojho prvého verejného vydania v roku 2010 prešiel Scikit-learn výrazným vývojom s príspevkami od aktívnej komunity vývojárov a výskumníkov. Vyvinul sa na jednu z najpopulárnejších knižníc strojového učenia v Pythone, široko používanú v akademickej sfére aj priemysle.

Kľúčové vlastnosti

1. Široká škála algoritmov strojového učenia

Scikit-learn poskytuje implementácie mnohých algoritmov strojového učenia pre:

• Klasifikáciu: Určovanie, do ktorej kategórie objekt patrí. Algoritmy zahŕňajú Support Vector Machines (SVM), k-Nearest Neighbors (k-NN), Random Forests, Gradient Boosting a ďalšie.
• Regresiu: Predpovedanie spojitých hodnôt spojených s objektom. Algoritmy zahŕňajú Linear Regression, Ridge Regression, Lasso, Elastic Net a pod.
• Zhlukovanie: Automatické zoskupovanie podobných objektov do skupín. Algoritmy zahŕňajú k-Means, DBSCAN, Hierarchical Clustering a iné.
• Redukciu dimenzie: Znižovanie počtu čŕt v dátach na vizualizáciu, kompresiu alebo zníženie šumu. Techniky zahŕňajú Principal Component Analysis (PCA), t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) a ďalšie.

2. Konzistentné API a efektívna implementácia

Scikit-learn je navrhnutý s konzistentným API naprieč všetkými modulmi. To znamená, že keď pochopíte základné rozhranie, môžete jednoducho prepínať medzi rôznymi modelmi. API je postavené na kľúčových rozhraniach ako:

• fit(): Trénovanie modelu.
• predict(): Predikcia pomocou natrénovaného modelu.
• transform(): Úprava alebo redukcia dát (používa sa na predspracovanie a redukciu dimenzie).

Knižnica je optimalizovaná pre výkon, pričom základné algoritmy sú implementované v Cython-e (nadmnožina Pythonu navrhnutá na dosiahnutie výkonu podobného C), čo zaručuje efektívne výpočty aj pri veľkých dátových sadách.

3. Integrácia s Python ekosystémom

Scikit-learn sa bezproblémovo integruje s ďalšími Python knižnicami:

• NumPy a SciPy pre efektívne numerické výpočty.
• Pandas na manipuláciu s dátami pomocou DataFrames.
• Matplotlib a seaborn na vizualizáciu dát.
• Joblib na efektívne výpočty s paralelizáciou.

Táto integrácia umožňuje flexibilné a výkonné dátové procesné pipeline.

4. Dostupnosť a open source

Ako open-source knižnica pod BSD licenciou je Scikit-learn bezplatný na osobné aj komerčné použitie. Jeho komplexná dokumentácia a aktívna komunita robia knižnicu prístupnou pre používateľov na všetkých úrovniach.

Inštalácia

Inštalácia Scikit-learn je jednoduchá, najmä ak už máte nainštalované NumPy a SciPy. Môžete ho nainštalovať pomocou pip:

pip install -U scikit-learn

Alebo pomocou conda, ak používate distribúciu Anaconda:

conda install scikit-learn

Ako sa Scikit-learn používa?

Scikit-learn sa používa na tvorbu prediktívnych modelov a realizáciu rôznych úloh strojového učenia. Nižšie sú uvedené bežné kroky pri práci so Scikit-learn:

1. Príprava dát

Pred použitím algoritmov strojového učenia musia byť dáta predspracované:

• Načítanie dát: Dáta je možné načítať z CSV súborov, databáz alebo z datasetov poskytovaných Scikit-learn.
• Spracovanie chýbajúcich hodnôt: Použitie imputácie na doplnenie chýbajúcich údajov.
• Kódovanie kategórií: Prevod kategórií na číselný formát pomocou One-Hot Encoding alebo Label Encoding.
• Škálovanie čŕt: Normalizácia alebo štandardizácia dát pomocou scalerov ako StandardScaler alebo MinMaxScaler.

2. Rozdelenie dát

Rozdeľte dataset na trénovaciu a testovaciu množinu na vyhodnotenie výkonu modelu na neznámych dátach:

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. Výber a trénovanie modelu

Vyberte vhodný algoritmus podľa typu úlohy (klasifikácia, regresia, zhlukovanie) a natrénujte model:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

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

4. Predikcie

Pomocou natrénovaného modelu robte predikcie na nových dátach:

y_pred = model.predict(X_test)

5. Vyhodnotenie modelu

Hodnoťte výkon modelu pomocou vhodných metrík:

• Metriky pre klasifikáciu: Presnosť (Accuracy), Presnosť (Precision), Recall, F1-skóre, ROC AUC skóre.
• Metriky pre regresiu: Priemerná absolútna chyba (MAE), Priemerná kvadratická chyba (MSE), Odmocnená priemerná kvadratická chyba (RMSE), R² skóre.

from sklearn.metrics import accuracy_score

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

6. Ladenie hyperparametrov

Optimalizujte výkon modelu ladením hyperparametrov pomocou techník ako Grid Search alebo 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. Krížová validácia

Overte výkon modelu testovaním na viacerých podmnožinách dát:

from sklearn.model_selection import cross_val_score

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

Príklady a použitia

Príklad 1: Klasifikácia kvetov Iris

Jedným z klasických datasetov v Scikit-learn je Iris dataset. Zahŕňa klasifikáciu kvetov iris do troch druhov na základe štyroch čŕt: dĺžka kališného lístka, šírka kališného lístka, dĺžka okvetného lístka a šírka okvetného lístka.

Kroky:

1. Načítanie datasetu
   from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
2. Rozdelenie dát
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
3. Trénovanie klasifikátora (napr. Support Vector Machine):
   from sklearn.svm import SVC
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)
4. Predikcie a vyhodnotenie
   y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

Príklad 2: Predikcia cien nehnuteľností

Pomocou datasetu Boston Housing (poznámka: Boston dataset bol vyradený kvôli etickým otázkam; odporúča sa používať alternatívy ako California Housing) môžete realizovať regresiu na predpovedanie cien domov na základe počtu izieb, miery kriminality atď.

Kroky:

1. Načítanie datasetu
   from sklearn.datasets import fetch_california_housing
housing = fetch_california_housing()
X, y = housing.data, housing.target
2. Rozdelenie a predspracovanie dát
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
3. Trénovanie regresora (napr. Linear Regression):
   from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
4. Predikcie a vyhodnotenie
   y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"MSE: {mse}")

Príklad 3: Zhlukovanie zákazníkov

Zhlukovanie možno použiť na segmentáciu zákazníkov podľa nákupného správania.

Kroky:

1. Príprava dát: Zber a predspracovanie dát o transakciách zákazníkov.
2. Škálovanie dát
   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
3. Aplikácia k-Means zhlukovania
   from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X_scaled)
clusters = kmeans.labels_
4. Analýza zhlukov: Porozumenie charakteristikám jednotlivých zhlukov pre cielený marketing.

Scikit-learn v AI a chatboty

Hoci Scikit-learn nie je špecificky navrhnutý pre spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) alebo chatboty, je kľúčovým nástrojom pri budovaní modelov strojového učenia, ktoré môžu byť súčasťou AI systémov vrátane chatbotov.

Extrakcia čŕt z textu

Scikit-learn poskytuje nástroje na konverziu textových dát na číselné črty:

• CountVectorizer: Premení text na maticu počtov tokenov.
• TfidfVectorizer: Premení text na maticu TF-IDF čŕt.

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)

Klasifikácia zámerov v chatbotoch

Chatboty často potrebujú klasifikovať dotazy používateľov do zámerov, aby poskytli vhodné odpovede. Scikit-learn možno použiť na trénovanie klasifikátorov na detekciu zámerov.

Kroky:

1. Zber a označenie dát: Vytvorte dataset dotazov používateľov označených zámermi.
2. Vektorizácia textu
   vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(queries)
3. Trénovanie klasifikátora
   model = LogisticRegression()
model.fit(X, intents)
4. Predikcia zámerov
   new_query = "Can you help me with my account?"
X_new = vectorizer.transform([new_query])
predicted_intent = model.predict(X_new)

Analýza sentimentu

Pochopenie sentimentu v správach používateľov môže zlepšiť interakciu v chatbotoch.

from sklearn.datasets import fetch_openml

# Predpokladajte, že máte označený dataset pre analýzu sentimentu
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

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

Integrácia s AI automatizačnými nástrojmi

Modely Scikit-learn možno integrovať do väčších AI systémov a automatizovaných workflowov:

• Integrácia pipeline: Scikit-learn trieda Pipeline umožňuje reťazenie transformátorov a estimatorov, čo uľahčuje automatizáciu predspracovania a modelovania.

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

• Nasadenie modelu: Natrénované modely možno uložiť pomocou joblib a integrovať do produkčných systémov.

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

Silné stránky a obmedzenia

Výhody

• Jednoduchosť použitia: Jednoduché a konzistentné API.
• Komplexná dokumentácia: Podrobné návody a tutoriály.
• Podpora komunity: Aktívna komunita prispievajúca k vývoju a podpore.
• Výkon: Efektívne implementácie vhodné aj pre veľké datasety.

Obmedzenia

• Hlboké učenie: Scikit-learn nie je určený na hlboké učenie. Pre tieto úlohy sú vhodnejšie knižnice ako TensorFlow alebo PyTorch.
• Online učenie: Obmedzená podpora pre online alebo inkrementálne učenie algoritmov.
• GPU akcelerácia: Nepodporuje natívne výpočty akcelerované GPU.

Alternatívy

Hoci je Scikit-learn všestranná knižnica, existujú alternatívy pre špecifické potreby:

• TensorFlow a Keras: Pre hlboké učenie a neurónové siete.
• PyTorch: Pre pokročilý výskum a hlboké učenie.
• XGBoost a LightGBM: Pre gradient boosting algoritmy s lepším výkonom na veľkých datasetochn.
• spaCy: Pre pokročilé spracovanie prirodzeného jazyka.

Výskum o Scikit-learn

Scikit-learn je komplexný Python modul, ktorý integruje širokú škálu najmodernejších algoritmov strojového učenia vhodných pre stredne veľké úlohy učenia s učiteľom aj bez učiteľa. Významný článok s názvom „Scikit-learn: Machine Learning in Python“ od Fabiana Pedregosu a kolegov, publikovaný v roku 2018, poskytuje detailný pohľad na tento nástroj. Autori zdôrazňujú, že Scikit-learn je navrhnutý tak, aby sprístupnil strojové učenie nešpecialistom prostredníctvom všeobecného vysokonávrhového jazyka. Balík sa zameriava na jednoduchosť použitia, výkon a konzistenciu API pri zachovaní minimálnych závislostí. To ho robí vysoko vhodným pre akademické aj komerčné prostredie vďaka distribúcii pod zjednodušenou BSD licenciou. Pre viac informácií, zdrojový kód, binárky a dokumentáciu navštívte Scikit-learn. Originálny článok nájdete tu.