scikit-learn | |
---|---|
![]() | |
![]() | |
Тип | библиотека для машинного обучения |
Автор | Дэвид Курнапо |
Разработчик | |
Написана на | Python, Cython, C and C++P277 |
Операционные системы | Linux, macOS, Windows |
Языки интерфейса | |
Первый выпуск | июнь 2007 |
Аппаратная платформа | |
Последняя версия | reference |
Тестовая версия | ( ) |
Репозиторий | github.com/scikit-learn/… |
Лицензия | Лицензия BSD |
Сайт | scikit-learn.org |
scikit-learn (ранее известная как scikits.learn, а также известная как sklearn) — библиотека, предназначенная для машинного обучения, написанная на языке программирования Python и распространяемая в виде свободного программного обеспечения[1].
В её состав входят различные алгоритмы, в том числе предназначенные для задач классификации, регрессионного и кластерного анализа данных, включая метод опорных векторов, метод случайного леса, алгоритм усиления градиента, метод k-средних и DBSCAN. Библиотека была разработана для взаимодействия с численными и научными библиотеками языка программирования Python NumPy и SciPy[2].
Проект scikit-learn первоначально был разработан под наименованием scikits.learn французским учёным в области данных Дэвидом Курнапо в рамках программы Google Summer of Code. Наименование проекта происходит от его предназначения — «SciKit» (SciPy Toolkit (набор инструментов SciPy), разрабатываемое и распространяемое отдельно стороннее расширение для библиотеки SciPy[3].
Первоначальная кодовая база была позже переписана другими разработчиками. В 2010 году участники проекта Фабиан Педрегоса, Гаэль Вароко, Александр Грэмфор и Винсент Миш из Французского национального института исследований в информатике и автоматике расположенного на плато Сакле во Франции, взяли на себя руководство проектом и 1 Февраля 2010 года выпустили первую публичную версию библиотеки[4]. В ноябре 2012 года библиотека scikit-learn, также как и библиотека scikit-image, были охарактеризована как «хорошо поддерживаемая и популярная» scikit библиотека[5]. В 2019 году библиотека scikit-learn стала одной из самых популярных библиотек машинного обучения на сайте GitHub[6].
Библиотека scikit-learn в основном написана на языке программирования Python и широко использует библиотеку NumPy для высокопроизводительных операций линейной алгебры и работы с массивами.
Часть основных алгоритмов написана на языке программирования Cython для улучшения производительности. Метод опорных векторов реализован с помощью обертки написанной на Cython для библиотеки LIBSVM; логистическая регрессия и линейная машина опорных векторов реализованы с помощью похожей обертки для библиотеки LIBLINEAR. Следует отметить, что в таких случаях, расширение подобных методов с помощью языка программирования Python может быть невозможно.
Библиотека scikit-learn хорошо взаимодействует со множеством других программных библиотек языка Python, например такими как Matplotlib и plotly для визуализации данных, NumPy для векторизации массивов, Pandas для работы с объектами DataFrame, SciPy и прочими.
Библиотека scikit-learn была изначально разработана Дэвидом Курнапо в качестве проекта в рамках программы Google Summer of Code в 2007 году. Позднее в этом же году, Мэтью Бручер присоединился к проекту и начал использовать его как часть своей научной работы. В 2010 году в проект был вовлечен Французский национальный институт исследований в области информатики и автоматики и в конце января 2010 года была выпущена первая публичная версия (v0.1 beta).