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Scikit-Learn est la principale bibliothèque de machine learning en langage Python. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cet outil incontournable et ses nombreuses fonctionnalités !
Partout dans le monde, le machine learning occupe désormais une place centrale au sein de nombreuses entreprises. Il permet à ces organisations de profiter d'un atout sur la concurrence et de se distinguer.
Parmi les différents langages de programmation permettant l'implémentation de projet machine learning, Python est considéré comme l'un des plus populaires.
Outre sa simplicité, ce langage a l'avantage d'offrir de nombreuses bibliothèques dédiées au machine learning. L'une d'entre elles est Scikit Learn, proposant divers outils d'apprentissage automatique et de modélisation statistique.
Qu'est-ce que Scikit Learn ?
Initialement nommé scikits.learn, Scikit Learn fut développé par David Cournapeau en 2007 en tant que projet Google Summer of Code (GSoC). De nombreux volontaires ont ensuite contribué, et le lancement public a eu lieu le 1er février 2010.
Cette bibliothèque Python permet de construire des modèles de machine learning. Il s'agit d'un projet financé par NumFOCUS, open source et basé sur NumPy, SciPy et Matplotlib.
En outre, Scikit-Learn donne accès à un grand nombre d'algorithmes courants pour le machine learning. Ces fonctionnalités sont accessibles via une interface en Python.
De nombreux autres outils sont à disposition pour l'évaluation, la sélection, le développement de modèle et le pré-traitement de données. Par ailleurs, Sklearn s'intègre avec une large variété de bibliothèques Python comme Matplotlib, Plotly, NumPy, Pandas et SciPy.
Bien qu'elle soit relativement récente, cette bibliothèque Python est rapidement devenue l'une des plus populaires sur GitHub. De nombreuses entreprises comme Spotify, Evernote, JP Morgan, Inria, AWeber et bien d'autres l'utilisent.
Caractéristiques et fonctionnalités
Sklearn permet principalement de modéliser les données. Cette bibliothèque est open source et peut être utilisée commercialement sous licence BSD.
Elle propose des fonctionnalités de clustering pour grouper les données non labélisées, et de sélection de caractéristiques afin d'identifier les attributs utiles pour la création de modèles supervisés.
L'extraction de caractéristiques depuis les données permet par ailleurs de définir les attributs des données d'images et de texte. La validation croisée aide à vérifier la précision des modèles supervisés sur les données inédites.
La réduction de dimensionnalité peut être utilisée pour réduire le nombre d'attributs des données, à des fins de synthèse, de visualisation et de sélection de caractéristiques. Les méthodes d'ensemble peuvent combiner les prédictions de multiples modèles supervisés.
Cette bibliothèque contient la plupart des algorithmes d'apprentissage supervisé populaires comme l'arbre de décision, la régression linéaire, ou les machines à vecteurs de support (SVM). Tous les algorithmes d'apprentissage non supervisé sont également inclus, dont le clustering, l'analyse de composant principal, l'analyse de facteur ou les réseaux de neurones non supervisés.
Comment installer Scikit Learn ?
Avant de commencer à utiliser scikit-learn, plusieurs prérequis sont indispensables. Il est nécessaire d'installer les versions les plus récentes de Python, Joblib, Scipy, NumPy, Matplotlib pour la dataviz et Pandas pour la structure et l'analyse de données.
Si vous avez déjà installé NumPy et SciPy, il existe deux méthodes simples pour installer Sklearn. La première consiste à utiliser pip et la commande « pip install -U scikit-learn ». La seconde méthode repose sur Conda et la commande « conda install scikit-learn ».
Si vous n'avez installé ni NumPy ni SciPy sur votre station de travail Python, vous pouvez commencer par les installer avec pip ou conda. Une alternative consiste à utiliser les distributions Python comme Anaconda et Canopy, car elles embarquent la dernière version de scikit-learn.
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