Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Scikitlearn est une bibliothèque incontournable pour quiconque travaille dans le domaine du Machine Learning en Python. Facilité d'utilisation, richesse fonctionnelle et excellente documentation, Scikitlearn représente une boîte à outils complète pour des tâches allant de la classification à la régression, en passant par le clustering et la réduction de dimensionnalité.
Scikitlearn, souvent abrégé en sklearn
, est construit sur des bibliothèques comme NumPy, SciPy et Matplotlib, garantissant ainsi une intégration harmonieuse dans les workflows de scientifique de données. Scikitlearn est conçu pour être efficace, facile à utiliser et flexible.
Pour commencer, vous pouvez installer Scikitlearn via pip :
python
pip install scikitlearn
Ensuite, vous pouvez importer la bibliothèque dans votre script :
python
import sklearn
Le prétraitement des données est une étape cruciale avant d'effectuer toute modélisation de Machine Learning. Scikitlearn offre plusieurs fonctions de transformation pour préparer vos données de manière efficace :
Standardisation des données :
python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
Xscaled = scaler.fittransform(X)
Encodage des catégories :
python
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
encoder = OneHotEncoder()
Xencoded = encoder.fittransform(X)
Imputation des valeurs manquantes :
python
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
Ximputed = imputer.fittransform(X)
Toutes ces étapes permettent de préparer vos données pour des modèles plus robustes et performants.
Une fois les données prétraitées, il est temps de passer à la modélisation. Scikitlearn propose une multitude d'algorithmes de machine learning :
python
from sklearn.linearmodel import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(Xtrain, ytrain)
python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier()
model.fit(Xtrain, ytrain)
Après l'entraînement, il est crucial d’évaluer les performances de vos modèles :
python
from sklearn.metrics import accuracyscore
predictions = model.predict(Xtest)
accuracy = accuracyscore(ytest, predictions)
Cette évaluation permet de vérifier comment votre modèle se comporte sur des données inconnues, assurant ainsi sa généralisation.
La sélection de modèles est une étape clé pour s'assurer que vous utilisez le modèle le plus performant pour votre cas d'utilisation. La validation croisée est une approche pour évaluer l’efficacité de différents modèles :
python
from sklearn.modelselection import crossvalscore
scores = crossvalscore(model, X, y, cv=5)
En utilisant la validation croisée, vous pouvez obtenir une mesure plus robuste de la performance du modèle.
En conclusion, Scikitlearn est une bibliothèque indispensable pour quiconque souhaite travailler sérieusement dans le domaine du Machine Learning. Son vaste ensemble de fonctionnalités et sa facilité d'intégration font de Scikitlearn un outil puissant et adaptable à divers scénarios pratiques.