Créateur | David Cournapeau (en) |
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Développé par | David Cournapeau (en), Olivier Grisel (d), Gaël Varoquaux, Alexandre Gramfort (d) et Andreas Mueller (d) |
Dernière version | 1.4.1 ()[1] |
Dépôt | github.com/scikit-learn/scikit-learn |
Assurance qualité | Intégration continue |
Écrit en | Python, C, C++ et Cython |
Système d'exploitation | Linux et Microsoft Windows |
Type |
Bibliothèque logicielle Bibliothèque logicielle Python (d) |
Licence | BSD 3-clauses |
Site web | scikit-learn.org |
Scikit-learn est une bibliothèque libre Python destinée à l'apprentissage automatique. Elle est développée par de nombreux contributeurs[2] notamment dans le monde académique par des instituts français d'enseignement supérieur et de recherche comme Inria[3].
Elle propose dans son framework de nombreuses bibliothèques d’algorithmes à implémenter, clé en main. Ces bibliothèques sont à disposition notamment des data scientists.
Elle comprend notamment des fonctions pour estimer des forêts aléatoires, des régressions logistiques, des algorithmes de classification, et les machines à vecteurs de support. Elle est conçue pour s'harmoniser avec d'autres bibliothèques libres Python, notamment NumPy et SciPy.
Scikit-learn est écrit en Python, avec quelques algorithmes essentiels écrits en Cython pour optimiser les performances. Les machines à vecteurs de support sont réalisées par un emballage Cython autour de LIBSVM.