Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Introduction Scikitlearn est une bibliothèque Python largement utilisée pour le Machine Learning. Son objectif principal est de fournir des outils efficaces et simples à utiliser pour l'analyse et la modélisation des données. La bibliothèque est construite sur NumPy, SciPy, et Matplotlib, ce qui la rend idéale pour une intégration fluide avec d'autres bibliothèques Python pour la science des données et l'IA.
Large éventail d'algorithmes : Scikitlearn propose une large gamme d'algorithmes de Machine Learning tels que les régressions linéaires, les arbres de décision, les kmeans, et plus encore.
Outils de prétraitement : La bibliothèque inclut divers outils pour le prétraitement des données, y compris la normalisation, la standardisation, et la gestion des valeurs manquantes.
Validation croisée : Scikitlearn permet de réaliser facilement des validations croisées pour évaluer la performance des modèles.
Hyperparamètres : Il est possible d'ajuster les hyperparamètres des modèles pour améliorer leur précision.
L’installation de Scikitlearn est relativement simple. Elle peut se faire en utilisant pip
:
bash
pip install scikitlearn
Régression Linéaire: ```python from sklearn import datasets from sklearn.modelselection import traintestsplit from sklearn.linearmodel import LinearRegression
boston = datasets.loadboston() X = boston.data y = boston.target
Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = traintestsplit(X, y, testsize=0.2, randomstate=42)
model = LinearRegression() model.fit(Xtrain, ytrain)
predictions = model.predict(Xtest) ```
Classification avec Arbre de Décision: ```python from sklearn.datasets import loadiris from sklearn.modelselection import traintestsplit from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
iris = loadiris() X = iris.data y = iris.target
Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = traintestsplit(X, y, testsize=0.3, randomstate=42)
clf = DecisionTreeClassifier() clf.fit(Xtrain, ytrain)
ypred = clf.predict(Xtest) ```
Scikitlearn simplifie considérablement le processus de développement et de mise en œuvre des modèles de Machine Learning. Ses nombreuses fonctionnalités et sa capacité à s’intégrer avec d’autres bibliothèques rendent Scikitlearn indispensable pour tout data scientist ou ingénieur en IA.