Scikit-learn

Scikit-learn, ofta skrivet som scikit-learn eller förkortat som sklearn, är ett kraftfullt open source-bibliotek för maskininlärning för programmeringsspråket Python. Det är utformat för att erbjuda enkla och effektiva verktyg för prediktiv dataanalys och har blivit en oumbärlig resurs för datavetare och maskininlärningspraktiker över hela världen.

Översikt

Scikit-learn är byggt ovanpå flera populära Python-bibliotek, nämligen NumPy, SciPy och matplotlib. Det erbjuder ett urval av övervakade och oövervakade maskininlärningsalgoritmer via ett enhetligt gränssnitt i Python. Biblioteket är känt för sin användarvänlighet, prestanda och rena API, vilket gör det lämpligt för både nybörjare och erfarna användare.

Ursprung och utveckling

Projektet startade som scikits.learn, ett Google Summer of Code-projekt av David Cournapeau år 2007. Namnrymden “scikits” (SciPy Toolkits) användes för att utveckla och distribuera tillägg till SciPy-biblioteket. År 2010 vidareutvecklades projektet av Fabian Pedregosa, Gaël Varoquaux, Alexandre Gramfort och Vincent Michel vid Franska institutet för forskning inom datavetenskap och automation (INRIA) i Saclay, Frankrike.

Sedan den första offentliga utgåvan 2010 har Scikit-learn genomgått betydande utveckling med bidrag från ett aktivt community av utvecklare och forskare. Det har utvecklats till ett av de mest populära maskininlärningsbiblioteken i Python, och används flitigt både inom akademin och industrin.

Viktiga funktioner

1. Brett urval av maskininlärningsalgoritmer

Scikit-learn tillhandahåller implementationer av många maskininlärningsalgoritmer för:

• Klassificering: Identifiera vilken kategori ett objekt tillhör. Algoritmer inkluderar Support Vector Machines (SVM), k-Nearest Neighbors (k-NN), Random Forests, Gradient Boosting m.fl.
• Regression: Förutsäga kontinuerliga värden kopplade till ett objekt. Algoritmer inkluderar Linjär regression, Ridge regression, Lasso, Elastic Net, etc.
• Klustring: Automatisk gruppering av liknande objekt i grupper. Algoritmer inkluderar k-Means, DBSCAN, Hierarkisk klustring och andra.
• Dimensionsreduktion: Minska antalet funktioner i data för visualisering, komprimering eller brusreducering. Tekniker inkluderar Principal Component Analysis (PCA), t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) och andra.

2. Enhetligt API och effektiv implementation

Scikit-learn är utformat med ett enhetligt API över alla moduler. Det innebär att när du har förstått det grundläggande gränssnittet kan du enkelt byta mellan olika modeller. API:et bygger på centrala gränssnitt som:

• fit(): För att träna en modell.
• predict(): För att göra förutsägelser med den tränade modellen.
• transform(): För att modifiera eller reducera data (används vid förbehandling och dimensionsreduktion).

Biblioteket är optimerat för prestanda, med kärnalgoritmer implementerade i Cython (en övernivå till Python som ger C-liknande prestanda), vilket säkerställer effektiv beräkning även med stora datamängder.

3. Integration med Python-ekosystemet

Scikit-learn integreras sömlöst med andra Python-bibliotek:

• NumPy och SciPy för effektiva numeriska beräkningar.
• Pandas för datamanipulation med DataFrames.
• Matplotlib och seaborn för datavisualisering.
• Joblib för effektiv beräkning med parallellisering.

Denna integration möjliggör flexibla och kraftfulla datapipelines.

4. Tillgänglighet och öppen källkod

Som ett open source-bibliotek under BSD-licensen är Scikit-learn gratis för både personligt och kommersiellt bruk. Den omfattande dokumentationen och det aktiva communityt gör det tillgängligt för användare på alla nivåer.

Installation

Att installera Scikit-learn är enkelt, särskilt om du redan har NumPy och SciPy installerat. Du kan installera det med pip:

pip install -U scikit-learn

Eller med conda om du använder Anaconda-distributionen:

conda install scikit-learn

Hur används Scikit-learn?

Scikit-learn används för att bygga prediktiva modeller och utföra olika maskininlärningsuppgifter. Nedan följer vanliga steg vid användning av Scikit-learn:

1. Databeredning

Innan maskininlärningsalgoritmer tillämpas måste data förbehandlas:

• Ladda data: Data kan laddas från CSV-filer, databaser eller datasets som tillhandahålls av Scikit-learn.
• Hantera saknade värden: Fyll i saknade data med imputeringstekniker.
• Koda kategoriska variabler: Omvandla kategoriska variabler till numeriskt format med One-Hot Encoding eller Label Encoding.
• Funktionernas skalning: Normalisera eller standardisera data med skalare som StandardScaler eller MinMaxScaler.

2. Dela upp data

Dela upp datasetet i tränings- och testdata för att utvärdera modellens prestanda på osedda 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. Välja och träna en modell

Välj en lämplig algoritm beroende på problemtypen (klassificering, regression, klustring) och träna modellen:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

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

4. Göra förutsägelser

Använd den tränade modellen för att göra förutsägelser på ny data:

y_pred = model.predict(X_test)

5. Utvärdera modellen

Bedöm modellens prestanda med lämpliga mått:

• Klassificeringsmått: Noggrannhet (Accuracy), Precision, Recall, F1-score, ROC AUC Score.
• Regressionsmått: Medelabsolutfel (MAE), Medelkvadratfel (MSE), Roten ur medelkvadratfel (RMSE), R² Score.

from sklearn.metrics import accuracy_score

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

6. Hyperparametertuning

Optimera modellens prestanda genom att justera hyperparametrar med tekniker 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. Korsvalidering

Validera modellens prestanda genom att testa den på flera delmängder av data:

from sklearn.model_selection import cross_val_score

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

Exempel och användningsområden

Exempel 1: Klassificering av irisblommor

Ett av de klassiska datasets som ingår i Scikit-learn är Iris-datasetet. Det handlar om att klassificera irisblommor i tre arter baserat på fyra egenskaper: foderbladslängd, foderbladsbredd, kronbladslängd och kronbladsbredd.

Steg:

1. Ladda datasetet
   from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
2. Dela upp data
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
3. Träna en klassificerare (t.ex. Support Vector Machine):
   from sklearn.svm import SVC
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)
4. Gör förutsägelser och utvärdera
   y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

Exempel 2: Förutsäga bostadspriser

Med Boston Housing-datasetet (observera att Boston-datasetet har föråldrats av etiska skäl; alternativa dataset som California Housing rekommenderas) kan du utföra regression för att förutsäga huspriser baserat på egenskaper som antal rum, brottsnivå etc.

Steg:

1. Ladda datasetet
   from sklearn.datasets import fetch_california_housing
housing = fetch_california_housing()
X, y = housing.data, housing.target
2. Dela upp data och förbehandla
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
3. Träna en regressionsmodell (t.ex. linjär regression):
   from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
4. Gör förutsägelser och utvärdera
   y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"MSE: {mse}")

Exempel 3: Klustring av kunder

Klustring kan användas vid kundsegmentering för att gruppera kunder baserat på köpbeteende.

Steg:

1. Förbered data: Samla in och förbehandla data om kundtransaktioner.
2. Skala data
   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
3. Tillämpa k-Means klustring
   from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X_scaled)
clusters = kmeans.labels_
4. Analysera klustren: Förstå egenskaperna hos varje kluster för riktad marknadsföring.

Scikit-learn inom AI och chattbottar

Även om Scikit-learn inte är specifikt utformat för naturlig språkbehandling (NLP) eller chattbottar, är det avgörande för att bygga maskininlärningsmodeller som kan vara en del av ett AI-system, inklusive chattbottar.

Funktionextraktion från text

Scikit-learn erbjuder verktyg för att omvandla textdata till numeriska funktioner:

• CountVectorizer: Omvandlar text till en matris av tokenräkningar.
• TfidfVectorizer: Omvandlar text till en matris av TF-IDF-funktioner.

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)

Avsiktsklassificering i chattbottar

Chattbottar behöver ofta klassificera användarfrågor i avsikter för att kunna ge lämpliga svar. Scikit-learn kan användas för att träna klassificerare för avsiktdetektion.

Steg:

1. Samla in och märk data: Samla ett dataset med användarfrågor märkta med avsikter.
2. Vektorisera texten
   vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(queries)
3. Träna en klassificerare
   model = LogisticRegression()
model.fit(X, intents)
4. Förutsäga avsikter
   new_query = "Can you help me with my account?"
X_new = vectorizer.transform([new_query])
predicted_intent = model.predict(X_new)

Sentimentanalys

Att förstå sentimentet bakom användarnas meddelanden kan förbättra chatbotten.

from sklearn.datasets import fetch_openml

# Förutsatt att du har ett märkt dataset för sentimentanalys
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

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

Integration med AI-automatiseringsverktyg

Scikit-learn-modeller kan integreras i större AI-system och automatiserade arbetsflöden:

• Pipeline-integration: Scikit-learns Pipeline-klass gör det möjligt att kedja transformatorer och estimatorer, vilket underlättar automatisering av förbehandling och modelleringssteg.

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

• Modelldistribution: Tränade modeller kan sparas med joblib och integreras i produktionssystem.

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

Styrkor och begränsningar

Styrkor

• Användarvänlighet: Enkelt och enhetligt API.
• Omfattande dokumentation: Detaljerade guider och handledningar.
• Community-stöd: Aktivt community som bidrar till utveckling och support.
• Prestanda: Effektiva implementationer lämpliga för stora datamängder.

Begränsningar

• Deep learning: Scikit-learn är inte utformat för deep learning. Bibliotek som TensorFlow eller PyTorch är mer lämpliga.
• Online-lärande: Begränsat stöd för online- eller inkrementella inlärningsalgoritmer.
• GPU-acceleration: Stöder inte GPU-accelererade beräkningar nativt.

Alternativ

Även om Scikit-learn är ett mångsidigt bibliotek finns det alternativ för specifika behov:

• TensorFlow och Keras: För deep learning och neurala nätverk.
• PyTorch: För avancerad maskininlärningsforskning och deep learning.
• XGBoost och LightGBM: För gradient boosting-algoritmer med bättre prestanda på stora datamängder.
• spaCy: För avancerad naturlig språkbehandling.

Forskning om Scikit-learn

Scikit-learn är en omfattande Python-modul som integrerar ett brett utbud av moderna maskininlärningsalgoritmer lämpliga för medelstora övervakade och oövervakade problem. En betydande artikel med titeln “Scikit-learn: Machine Learning in Python” av Fabian Pedregosa m.fl., publicerad 2018, ger en djupgående genomgång av verktyget. Författarna betonar att Scikit-learn är utformat för att göra maskininlärning tillgänglig för icke-specialister genom ett allmänanvändbart språk på hög nivå. Paketet fokuserar på användarvänlighet, prestanda och API-konsekvens samtidigt som det bibehåller minimala beroenden. Detta gör det mycket lämpligt för både akademiska och kommersiella miljöer tack vare distributionen under den förenklade BSD-licensen. För mer detaljerad information, källkod, binärer och dokumentation, se Scikit-learn. Du hittar originalartikeln här.