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What is Scikit-Learn: The Must-Have Machine Learning Library

Was ist Scikit-Learn: Die unverzichtbare Machine Learning-Bibliothek

Rajiv Chandra
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Rajiv Chandra

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In der heutigen datengesteuerten Welt erfreut sich Machine Learning zunehmender Beliebtheit. Es handelt sich um eine leistungsstarke Technik, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Machine Learning-Algorithmen können Muster in Daten identifizieren und Vorhersagen generieren, die zur Entscheidungsfindung verwendet werden können.

Um Machine Learning-Algorithmen auszuführen, benötigen wir Bibliotheken, die eine Vielzahl von Werkzeugen und Techniken zum Modellieren und Analysieren von Daten bereitstellen. Eine der beliebtesten Bibliotheken für Machine Learning in Python ist Scikit-Learn, auch bekannt als Sklearn.

In diesem Artikel werden wir untersuchen, was Scikit-Learn ist, wie es für Machine Learning eingesetzt werden kann und welche Vorteile die Verwendung dieser Bibliothek bietet.

Was ist Scikit-Learn?

Scikit-Learn ist eine Open-Source-Bibliothek für Machine Learning in Python. Sie baut auf den Bibliotheken NumPy, SciPy und Matplotlib auf, die beliebte Werkzeuge für numerische Berechnungen und wissenschaftliche Berechnungen in Python sind.

Scikit-Learn bietet eine Vielzahl von Werkzeugen für Machine Learning, wie Klassifikations-, Regressions-, Clustering- und Dimensionalitätsreduktionsalgorithmen. Es enthält auch eine Reihe von Vorverarbeitungswerkzeugen für Datennormalisierung, Skalierung und Kodierung.

Scikit-Learn ist darauf ausgelegt, einfach und effizient zum Erstellen von Machine Learning-Modellen verwendet zu werden. Es ist mit einer API ausgestattet, die konsistent und einfach zu bedienen ist, wodurch es sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Machine Learning-Praktiker eine beliebte Wahl ist.

Scikit-learn vs sklearn

Scikit-learn und Sklearn sind zwei beliebte Machine Learning-Frameworks, die von Datenwissenschaftlern und Machine Learning-Praktikern weit verbreitet eingesetzt werden. Der Hauptunterschied zwischen den beiden ist, dass Scikit-Learn der ursprüngliche Name des Pakets ist, während Sklearn der abgekürzte Name ist, der von den Benutzern häufig verwendet wird.

Scikit-Learn ist eine Open-Source-Machine Learning-Bibliothek, mit der Benutzer verschiedene Aufgaben ausführen können, darunter Regression, Klassifikation, Clustering und Dimensionsreduktion. Es baut auf NumPy, SciPy und Matplotlib auf, die andere weit verbreitete Python-Bibliotheken sind, die für die Datenanalyse und -visualisierung unerlässlich sind. Scikit-Learn ist darauf ausgelegt, einfach zu bedienen zu sein, mit optimiertem Code für Leistung und Skalierbarkeit.

Sklearn hingegen ist eine beliebte Abkürzung, die von Datenwissenschaftlern häufig verwendet wird. Das Paket ist dasselbe wie Scikit-Learn, wird jedoch als Sklearn bezeichnet, um das Tippen zu erleichtern. Die beiden Pakete sind in jeder Hinsicht identisch, mit denselben Funktionen, Dokumentation und Unterstützung.

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Wie kann Scikit-Learn für Machine Learning verwendet werden?

Scikit-Learn kann für eine Vielzahl von Machine Learning-Aufgaben verwendet werden, darunter:

  • Klassifikation: Scikit-Learn bietet eine Reihe beliebter Klassifikationsalgorithmen wie logistische Regression, Entscheidungsbäume und Support Vector Machines.
  • Regression: Scikit-Learn bietet auch verschiedene Regressionsalgorithmen, darunter lineare Regression und Ridge-Regression.
  • Clustering: Scikit-Learn bietet verschiedene Clustering-Algorithmen wie k-means-Clustering und hierarchisches Clustering zur Gruppierung von Datenpunkten.
  • Dimensionsreduktion: Scikit-Learn bietet verschiedene Techniken zur Reduzierung der Dimensionalität von hochdimensionalen Daten, wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA) und die t-verteilte stochastische Nachbarschaftseinbettung (t-SNE).
  • Vorverarbeitung: Scikit-Learn bietet verschiedene Vorverarbeitungswerkzeuge für Datennormalisierung, Skalierung und Kodierung.

Um Scikit-Learn für Machine Learning zu verwenden, müssen wir zuerst die relevanten Module aus der Bibliothek importieren. Hier ist ein grundlegendes Beispiel, wie man Scikit-Learn importiert und den Iris-Datensatz lädt:

import sklearn
from sklearn.datasets import load_iris
 
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

Das obige Beispiel zeigt das Laden des Iris-Datensatzes, der ein beliebter Datensatz für Klassifikationsaufgaben ist. Wir weisen dann den Eingabeattributen X und den Ausgabe-Klassenbezeichnungen y zu.

Welche Arten von Algorithmen bietet Scikit-Learn an?

Scikit-Learn bietet eine Vielzahl von Algorithmen für Machine Learning. Hier sind einige der beliebtesten:

Logistische Regression

Logistische Regression ist ein beliebter Algorithmus für Klassifikationsaufgaben. Er schätzt die Wahrscheinlichkeit einer binären oder mehrklassigen Antwortvariablen auf der Grundlage einer oder mehrerer Prädiktorvariablen.

Hier ist ein Beispiel, wie man ein logistisches Regressionsmodell in Scikit-Learn anpasst:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
 
clf = LogisticRegression(random_state=0).fit(X, y)

Support Vector Machines (SVM)

Support Vector Machines sind eine Reihe von überwachten Lernmethoden für Klassifikation, Regression und Ausreißererkennung. SVMs sind in hochdimensionalen Räumen wirksam und speichereffizient.

Hier ist ein Beispiel, wie man ein SVM-Modell in Scikit-Learn anpasst:

from sklearn.svm import SVC
 
clf = SVC(kernel='linear', C=1, random_state=0)

Bitte geben Sie die deutsche Übersetzung für diese Markdown-Datei ohne Übersetzung des eingebetteten Codes an: clf.fit(X, y)


### Entscheidungsbäume

Entscheidungsbäume sind ein beliebter Algorithmus für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben. Sie erstellen ein baumartiges Modell von Entscheidungen und ihren möglichen Konsequenzen.

Hier ist ein Beispiel für das Anpassen eines Entscheidungsbaummodells in Scikit-Learn:

```python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

clf = DecisionTreeClassifier().fit(X, y)

Vorteile der Verwendung von Scikit-Learn für maschinelles Lernen

Scikit-Learn bietet viele Vorteile, die es zu einer beliebten Wahl für den Aufbau von maschinellen Lernmodellen machen:

  • Open-Source: Scikit-Learn ist kostenlos und Open-Source-Software.
  • Einfachheit: Scikit-Learn ist auf einfache Bedienung ausgelegt. Es verfügt über eine konsistente API, die den Wechsel zwischen verschiedenen Algorithmen erleichtert.
  • Effizienz: Scikit-Learn ist für Leistung und Effizienz ausgelegt. Es ist für große Datensätze optimiert und kann von Multi-Core-CPUs und GPUs profitieren.
  • Beliebtheit: Scikit-Learn wird sowohl in akademischen als auch in industriellen Umgebungen weit verbreitet verwendet. Es verfügt über eine aktive Community und viele verfügbare Ressourcen.

Fazit

In diesem Artikel haben wir erkundet, was Scikit-Learn ist, wie es für maschinelles Lernen verwendet werden kann und welche Vorteile die Verwendung dieser Bibliothek hat. Scikit-Learn bietet eine Vielzahl von Werkzeugen und Techniken für maschinelles Lernen, einschließlich Klassifikations-, Regressions-, Clustering- und Dimensionsreduktionsalgorithmen. Es ist einfach und effizient aufgebaut, was es zu einer beliebten Wahl für den Aufbau von maschinellen Lernmodellen macht.

Wenn Sie mehr über Scikit-Learn erfahren möchten, stehen online viele Ressourcen zur Verfügung, einschließlich Tutorials, Dokumentation und Beispielscode. Mit Scikit-Learn können Sie die Möglichkeiten des maschinellen Lernens nutzen, um Vorhersagemodelle zu erstellen und Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen.

Weiterführende Lektüre:

What is Parsing in Python - Explained!What is XGBoost, The Powerhouse of Machine Learning Algorithms