Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Scikitlearn est une bibliothèque essentielle pour le machine learning en Python. Elle fournit des outils simples et efficaces pour l'analyse des données et le data mining. Scikitlearn est construite sur NumPy, SciPy et matplotlib, et elle s'intègre naturellement avec ces bibliothèques.
Richesse des algorithmes : Scikitlearn propose une large gamme d'algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé, incluant la régression linéaire, les forêts aléatoires, les SVM (machines à vecteurs de support), les kmeans et DBSCAN pour le clustering, et bien plus encore.
Gestion des données : La bibliothèque simplifie la gestion des données grâce à des outils de prétraitement comme la normalisation, le nettoyage des données manquantes et la standardisation.
Évaluation et sélection des modèles : Scikitlearn propose des outils pour évaluer vos modèles à l'aide de techniques de validation croisée, de métriques de performance et de la sélection de modèles optimaux.
fit
, predict
, et transform
sont toujours disponibles.Pour installer Scikitlearn, vous pouvez utiliser la commande suivante:
sh
pip install scikitlearn
Voici un exemple simple pour démarrer avec Scikitlearn: ```python from sklearn import datasets from sklearn.modelselection import traintestsplit from sklearn.linearmodel import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracyscore
iris = datasets.loadiris() X = iris.data y = iris.target
Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = traintestsplit(X, y, testsize=0.3, randomstate=42)
model = LogisticRegression() model.fit(Xtrain, ytrain)
predictions = model.predict(Xtest) print(f"Accuracy: {accuracyscore(ytest, predictions)}") ```
Scikitlearn offre une flexibilité exceptionnelle et s'adapte à une large gamme de problèmes de machine learning. Avec une communauté active et une documentation riche, c'est un outil indispensable pour tout data scientist.