Scikit-Learn, une bibliothèque d’analyse de données open source pour le Machine Learning

La capacité à appliquer des algorithmes de machine learning est une partie importante de l’ensemble de compétences d’un data scientist. Scikit Learn est une bibliothèque Python open source populaire qui propose des versions conviviales et efficaces d’algorithmes d’apprentissage automatique courants.

À l’aide de la bibliothèque Scikit Learn, vous aborderez l’analyse des sentiments, une application de traitement du langage naturel. Vous construirez un modèle de régression logistique pour classer les sentiments des critiques de films comme étant positifs ou négatifs. Il est aussi possible de développer des arbres de décision et des modèles aléatoires pour aider les organisations à prévoir le roulement du personnel. Scikit-learn est une bibliothèque d’analyse de données et la référence en matière d’apprentissage automatique dans l’écosystème Python.

Pourquoi utiliser Scikit-learn pour le machine learning ?

Que vous recherchiez simplement une introduction au machine learning, que vous souhaitiez être opération rapidement ou que vous recherchiez le dernier outil de recherche en machine learning, vous constaterez que Scikit-learn est à la fois bien documenté et facile à utiliser.

Voici une vidéo présentant cette bibliothèque :

En tant que bibliothèque de haut niveau, elle vous permet de définir un modèle de données prédictif en quelques lignes de code, puis d’utiliser ce modèle pour l’adapter à vos données. Il est polyvalent et s’intègre bien avec d’autres bibliothèques Python, telles que matplotlib ou encore numpy.

Les concepts de base du machine learning

Pour utiliser Scikit-learn, vous devez d’abord vous familiariser avec une partie de la terminologie généralement utilisée dans les projets ML. Il y a notamment le terme précision, qui est la fraction des prédictions qu’un modèle de classification a eu raison.

Il y a également l’exemple de données, qui est une instance particulière de données, définie comme X. Il existe deux catégories d’exemples de données : les données étiquetées et les données sans étiquette. D’autre part, on note aussi le K-Means Clustering, qui est une technique d’apprentissage non supervisée qui recherche un nombre fixe de moyennes de points de données et les affecte au cluster le plus proche.

Ensembles de données Scikit-learn

Scikit-learn fournit une grande variété d’ensembles de données, qui sont des ensembles de données simples, propres, parfois fictifs, qui peuvent être utilisés pour l’analyse exploratoire des données et la construction de modèles de prédictions simples. Ceux disponibles dans Scikit-learn peuvent être appliqués à des tâches d’apprentissage supervisé telles que la régression et la classification.

Par exemple, il dispose d’un ensemble appelé données d’iris, qui contient des informations correspondant à différents types de plantes d’iris. Les utilisateurs peuvent utiliser ces données pour créer, former et tester des modèles de classification capables de classer les types d’iris en fonction de leurs caractéristiques.

Scikit-learn dispose également d’un ensemble de données sur le logement dans une ville définie, qui contient des informations sur les prix des logements. Ces données sont utiles pour les tâches de régression telles que la prévision de la valeur monétaire d’un bien immobilier. Enfin, l’ensemble de données de chiffres manuscrits este un ensemble de données d’image idéal pour créer des modèles de classification d’images. Tous ces ensembles de données sont faciles à charger à l’aide de quelques lignes simples de code Python.