Введение в scikit-learn
Scikit-learn — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая предоставляет простые и эффективные инструменты для машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Благодаря удобному API она стала одной из самых популярных библиотек машинного обучения в экосистеме Python. В этой статье мы представим scikit-learn и его различные функции, а также поможем понять, почему он является важным инструментом для специалистов по данным и специалистов по машинному обучению.
В разделе A мы дадим определение scikit-learn и дадим обзор его функциональности. Мы рассмотрим цель и варианты использования scikit-learn в разделе B и рассмотрим его функции, которые делают его идеальным для широкого круга приложений. Наконец, в разделе C мы сравним scikit-learn с другими популярными библиотеками машинного обучения и выделим их преимущества перед конкурентами.
Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным специалистом по данным, эта статья предоставит вам всестороннее представление о scikit-learn и его возможностях. Итак, давайте погрузимся и исследуем мир scikit-learn!
Установка и настройка
В этом разделе мы рассмотрим процесс установки scikit-learn на ваш компьютер. Установка scikit-learn проста и выполняется в несколько простых шагов.
А. Требования и зависимости: перед установкой scikit-learn на вашем компьютере должны быть установлены Python и NumPy. Вам также необходимо установить библиотеку Matplotlib для построения графиков и визуализации.
Б. Установка scikit-learn через pip или conda: Самый простой способ установить scikit-learn — использовать диспетчер пакетов pip. Просто откройте терминал или командную строку и выполните следующую команду:
Код Python —
pip install -U scikit-learn
Кроме того, вы можете установить scikit-learn с помощью диспетчера пакетов conda, выполнив следующую команду:
Код Python -
conda установить scikit-learn
С. Проверка установки: после того, как вы установили scikit-learn, вы можете проверить установку, открыв консоль Python и импортировав библиотеку. Если импорт прошел успешно, вы успешно установили scikit-learn на свой компьютер.
Код Python -
импортировать sklearn
печать (sklearn.__версия__)
После завершения установки вы готовы начать использовать scikit-learn для своих проектов машинного обучения. В следующем разделе мы обсудим основные концепции scikit-learn и способы представления ваших данных таким образом, чтобы они были совместимы с библиотекой.
Основные понятия в scikit-learn
В этом разделе мы рассмотрим основные концепции scikit-learn, необходимые для понимания того, как эффективно использовать библиотеку. Понимание этих концепций поможет вам получить максимальную отдачу от scikit-learn и позволит решать сложные задачи машинного обучения.
А. Представление данных в scikit-learn: в scikit-learn данные представлены в виде двумерной структуры, похожей на массив, обычно хранящейся в массиве NumPy или в кадре данных Pandas. Строки представляют отдельные образцы, а столбцы представляют характеристики или атрибуты образцов. Scikit-learn требует, чтобы данные были в определенном формате для ввода в алгоритмы, и важно понимать, как предварительно обрабатывать данные, чтобы соответствовать этим требованиям.
Б. Часто используемые наборы данных и загрузка данных: Scikit-learn предоставляет ряд часто используемых встроенных наборов данных, которые можно легко загрузить в вашу среду Python. Эти наборы данных включают, среди прочего, набор данных Iris, набор данных Boston Housing и набор данных digits. Эти наборы данных полезны для изучения основ scikit-learn и отработки навыков машинного обучения.
С. Общие сведения об обучении с учителем и без учителя. В машинном обучении есть две основные категории алгоритмов: контролируемые и неконтролируемые. Алгоритмы контролируемого обучения обучаются на размеченных данных, где известна целевая переменная. Алгоритмы неконтролируемого обучения, с другой стороны, обучаются на немаркированных данных, и цель состоит в том, чтобы найти закономерности или взаимосвязи в данных. Scikit-learn предоставляет алгоритмы как для контролируемого, так и для неконтролируемого обучения, и важно понимать разницу между ними, чтобы выбрать подходящий алгоритм для вашей задачи.
В следующем разделе мы углубимся в алгоритмы обучения с учителем и посмотрим, как их можно использовать для решения реальных задач.
Контролируемое обучение
Алгоритмы контролируемого обучения используются для прогнозирования целевой переменной на основе набора входных признаков. В этом разделе мы обсудим четыре наиболее часто используемых алгоритма обучения с учителем в scikit-learn: линейную регрессию, логистическую регрессию, деревья решений и случайные леса.
А. Линейная регрессия. Линейная регрессия — это простой алгоритм, который используется для прогнозирования непрерывной целевой переменной на основе одного или нескольких входных признаков. Цель состоит в том, чтобы найти линию наилучшего соответствия, которая минимизирует разницу между прогнозируемыми значениями и фактическими значениями. Линейная регрессия является фундаментальным алгоритмом машинного обучения и часто используется в качестве эталона для более сложных алгоритмов.
Б. Логистическая регрессия. Логистическая регрессия — это вариант линейной регрессии, который используется для задач бинарной классификации. Цель состоит в том, чтобы предсказать бинарную целевую переменную на основе одного или нескольких входных признаков. Логистическая регрессия возвращает вероятность для каждой выборки, которая может быть пороговой для получения прогнозов бинарного класса.
С. Деревья решений. Деревья решений — это тип алгоритма, который используется как для задач регрессии, так и для задач классификации. Они работают, разделяя пространство признаков на регионы и делая прогнозы на основе большинства классов в каждом регионе. Деревья решений легко интерпретировать и понимать, но они могут быть подвержены переоснащению, если дерево не обрезать.
Д. Случайный лес: случайные леса — это расширение деревьев решений, которые используются для повышения точности и уменьшения дисперсии прогнозов. Они работают, строя несколько деревьев решений и комбинируя прогнозы для получения окончательного прогноза. Случайные леса — это мощный алгоритм, который широко используется в промышленности и успешно применяется в различных приложениях.
В заключение, эти четыре алгоритма составляют основу контролируемого обучения в scikit-learn. Понимая эти алгоритмы, их сильные и слабые стороны, вы будете хорошо подготовлены к решению широкого круга задач машинного обучения.
Обучение без учителя
Алгоритмы обучения без учителя используются для поиска закономерностей или взаимосвязей в данных без необходимости использования помеченных целевых переменных. В этом разделе мы обсудим три наиболее часто используемых алгоритма обучения без учителя в scikit-learn: кластеризация k-средних, анализ основных компонентов (PCA) и обнаружение аномалий.
А. Кластеризация K-средних. Кластеризация K-средних — это популярный алгоритм для группировки похожих точек данных в кластеры. Цель состоит в том, чтобы разделить данные на k кластеров так, чтобы точки в каждом кластере были максимально похожи друг на друга и максимально отличались от точек в других кластерах. Кластеризация K-средних используется в различных приложениях, включая сегментацию клиентов, сегментацию изображений и кластеризацию документов.
Б. Анализ основных компонентов (PCA): PCA — это метод уменьшения размерности, который используется для уменьшения количества объектов в наборе данных, сохраняя при этом как можно большую дисперсию данных. PCA работает, находя главные компоненты данных, которые представляют собой линейные комбинации исходных признаков. Первая главная компонента отвечает за наибольшую дисперсию данных, вторая главная компонента — за вторую по величине дисперсию и так далее. PCA полезен для визуализации многомерных данных, уменьшения шума и повышения производительности алгоритмов машинного обучения.
С. Обнаружение аномалий. Обнаружение аномалий — это процесс выявления точек данных, которые отличаются от нормы. Он используется в различных приложениях, включая обнаружение мошенничества, обнаружение вторжений и профилактическое обслуживание. В scikit-learn алгоритмы обнаружения аномалий могут основываться на оценке плотности, дистанционных методах или кластеризации. Выбор алгоритма зависит от характера данных и решаемой задачи.
В заключение, эти три алгоритма составляют основу обучения без учителя в scikit-learn. Поняв эти алгоритмы, их сильные и слабые стороны, вы будете хорошо подготовлены к решению широкого круга проблем обучения без учителя.
Оценка модели
Оценка модели — важный шаг в процессе машинного обучения, поскольку он позволяет нам количественно оценить производительность модели и сравнить ее с другими моделями. В этом разделе мы обсудим три наиболее часто используемых метода оценки модели в scikit-learn: разделение обучения и тестирования, перекрестная проверка и метрики оценки модели.
А. Разделение обучения и тестирования: разделение обучения и тестирования — это простейшая форма оценки модели. Он включает в себя разделение данных на две части: обучающий набор и тестовый набор. Модель обучается на обучающем наборе и оценивается на тестовом наборе. Цель состоит в том, чтобы использовать обучающий набор для обучения модели и тестовый набор для оценки ее эффективности обобщения. Этот метод быстрый и простой, но он может иметь высокую дисперсию, особенно если тестовая выборка мала или нерепрезентативна для населения.
Б. Перекрестная проверка. Перекрестная проверка — это более надежный метод оценки модели, который помогает преодолеть ограничения разделения обучения и тестирования. Он включает в себя разделение данных на k сгибов, где k — число, определяемое пользователем. Модель обучается на k-1 сгибах и оценивается на оставшемся сгибе. Этот процесс повторяется k раз, при этом каждая складка используется в качестве тестового множества ровно один раз. Окончательный оценочный балл представляет собой среднее значение k баллов. Перекрестная проверка обеспечивает лучшую оценку эффективности обобщения модели, поскольку она учитывает все данные в процессе оценки.
С. Метрики оценки модели. Метрики оценки модели — это числовые оценки, которые используются для количественной оценки производительности модели. Выбор метрики оценки зависит от решаемой задачи. Например, точность — это обычная оценочная метрика для задач классификации, а среднеквадратическая ошибка — обычная оценочная метрика для задач регрессии. В scikit-learn доступно множество различных показателей оценки, в том числе точность, достоверность, полнота, оценка F1, ROC AUC и многие другие.
В заключение, оценка модели является важным этапом в процессе машинного обучения, и важно выбрать правильный метод оценки и метрику для вашей проблемы. Понимая сильные и слабые стороны показателей разделения обучения и тестирования, перекрестной проверки и оценки моделей, вы будете хорошо подготовлены для оценки своих моделей и принятия обоснованных решений об их производительности.
Расширенные темы
В этом разделе мы обсудим некоторые дополнительные темы в scikit-learn, которые выведут ваши навыки машинного обучения на новый уровень.
А. Настройка гиперпараметров. Гиперпараметры — это параметры, которые задаются перед обучением модели и управляют ее поведением. Поиск оптимальных значений гиперпараметров — важный шаг в процессе выбора модели, поскольку он может существенно повлиять на производительность модели. В scikit-learn вы можете использовать поиск по сетке и случайный поиск, чтобы автоматизировать процесс настройки гиперпараметров. Эти методы выполняют исчерпывающий поиск в пространстве гиперпараметров и находят значения, обеспечивающие наилучшую производительность.
Б. Сохранение и развертывание модели. После того, как вы обучили модель, вы можете сохранить ее для последующего использования или развернуть в производственной среде. В scikit-learn вы можете использовать библиотеку joblib для сохранения и загрузки моделей, что позволяет легко сохранять модели и использовать их позже. Кроме того, scikit-learn предоставляет удобный API для развертывания моделей в веб-приложениях, что упрощает запуск ваших моделей в производство.
С. Обработка несбалансированных наборов данных. В некоторых случаях данные могут быть несбалансированными, что означает, что один класс значительно недопредставлен по сравнению с другими. Это может создать проблему для алгоритмов машинного обучения, поскольку они могут быть смещены в сторону класса большинства. В scikit-learn вы можете использовать методы повторной выборки, такие как передискретизация, недостаточная выборка и создание синтетических данных, чтобы сбалансировать данные. Вы также можете использовать метрики, такие как кривые точности, кривые ROC и площадь под кривой (AUC), чтобы оценить производительность модели на несбалансированных данных.
В заключение, эти расширенные темы в scikit-learn позволят вам решать более сложные проблемы и вывести свои навыки машинного обучения на новый уровень. Понимая настройку гиперпараметров, сохраняемость и развертывание модели, а также работу с несбалансированными наборами данных, вы будете хорошо подготовлены для создания высокопроизводительных моделей машинного обучения.
Заключение
В заключение, scikit-learn — это мощная и удобная библиотека машинного обучения, которая предоставляет множество алгоритмов как для контролируемого, так и для неконтролируемого обучения. В этом блоге мы рассмотрели основы scikit-learn, включая его установку и настройку, основные концепции и различные алгоритмы обучения с учителем и без учителя.
А. Резюме ключевых выводов: Подводя итог, можно сказать, что scikit-learn — это библиотека с открытым исходным кодом, которая предоставляет широкий спектр алгоритмов машинного обучения для классификации, регрессии, кластеризации и уменьшения размерности. Его легко установить, использовать и развернуть, что делает его отличным выбором как для начинающих, так и для опытных пользователей. Кроме того, scikit-learn предоставляет различные инструменты для оценки модели и настройки гиперпараметров, что делает ее универсальной библиотекой для всех этапов процесса машинного обучения.
Б. Будущие перспективы для scikit-learn. Будущие перспективы для scikit-learn очень многообещающие. Библиотека постоянно пополняется новыми алгоритмами, улучшениями производительности и исправлениями ошибок. Кроме того, сообщество разработчиков и пользователей активно вносит свой вклад в библиотеку, что делает ее одной из самых популярных библиотек машинного обучения в мире. Благодаря простоте использования, универсальности и большому сообществу scikit-learn наверняка останется краеугольным камнем сообщества машинного обучения на долгие годы вперед.
С. Ресурсы для дальнейшего обучения. Если вам интересно узнать больше о scikit-learn, в Интернете доступно множество ресурсов. Документация scikit-learn — отличная отправная точка, поскольку она предоставляет исчерпывающее руководство по функциям и алгоритмам библиотеки. Кроме того, существует множество руководств, курсов и книг, которые подробно освещают scikit-learn. Используя эти ресурсы, вы можете углубить свое понимание scikit-learn и стать экспертом в области машинного обучения.
В заключение, scikit-learn — это фантастическая библиотека для машинного обучения, и мы надеемся, что этот блог послужил вам хорошей отправной точкой в вашем путешествии с scikit-learn. Благодаря простому в использовании API, богатому набору алгоритмов и большому сообществу scikit-learn является идеальным инструментом для решения реальных задач машинного обучения.
Счастливого обучения!!!
⊂◉‿◉つ
Для практической реализации посетите мой репозиторий GitHub.
Об авторе: я Амбариш, энтузиаст науки о данных. В настоящее время я изучаю машинное обучение / глубокое обучение / НЛП / компьютерное зрение, и если у вас есть какие-либо вопросы, свяжитесь со мной в моем профиле Linkedin.
