Scikit Learn

Scikit Learn bietet einfache und effiziente Werkzeuge für die prädiktive Datenanalyse. Es ist für jeden zugänglich und in verschiedenen Kontexten wiederverwendbar. Die Plattform basiert auf NumPy, SciPy und matplotlib und ist Open Source mit einer kommerziell nutzbaren - BSD-Lizenz.

Hauptmerkmale

• Classification: Erkennen, zu welcher Kategorie ein Objekt gehört. Zu den Anwendungen gehören Spam-Erkennung und Bilderkennung. Zu den verwendeten Algorithmen gehören Gradient Boosting, Nearest Neighbors, Random Forest, logistische Regression und andere.
• Regression: Vorhersage eines Attributs mit kontinuierlichem Wert, das mit einem Objekt verbunden ist. Zu den Anwendungen gehören die Reaktion auf Medikamente und Aktienkurse. Zu den verwendeten Algorithmen gehören Gradient Boosting, Nearest Neighbors, Random Forest, Ridge und andere.
• Clustering: Automatische Gruppierung ähnlicher Objekte in Gruppen. Zu den Anwendungen gehören die Kundensegmentierung und die Gruppierung von Versuchsergebnissen. Zu den verwendeten Algorithmen gehören k-Means, HDBSCAN, hierarchisches Clustering und mehr.
• Dimensionalitätsreduktion: Verringerung der Anzahl der zu berücksichtigenden Zufallsvariablen. Zu den Anwendungen gehören Visualisierung und Effizienzsteigerung. Zu den verwendeten Algorithmen gehören PCA, Merkmalsauswahl, nicht-negative Matrixfaktorisierung und mehr.
• Modellauswahl: Vergleich, Validierung und Auswahl von Parametern und Modellen. Zu den Anwendungen gehört die Verbesserung der Genauigkeit durch Parameter-Tuning. Zu den verwendeten Algorithmen gehören Rastersuche, Kreuzvalidierung, Metriken und mehr.
• Vorverarbeitung: Merkmalsextraktion und Normalisierung. Zu den Anwendungen gehört die Umwandlung von Eingabedaten wie z. B. Text für die Verwendung mit Algorithmen des maschinellen Lernens. Zu den verwendeten Algorithmen gehören Vorverarbeitung, Merkmalsextraktion und mehr.

Anwendungsfälle

Scikit-learn wird für eine Vielzahl von Anwendungen des maschinellen Lernens eingesetzt, z. B. für die Erkennung von Spam, die Bilderkennung, die Vorhersage von Aktienkursen, die Kundensegmentierung und vieles mehr. Es wird für seine Benutzerfreundlichkeit, Leistung und die Vielfalt der implementierten Algorithmen gelobt.