Bab lan Paragraf[Singidaken][Tampilake]
Yen sampeyan programmer Python utawa yen sampeyan nggoleki toolkit kuat kanggo nggunakke kanggo introduce machine learning menyang sistem produksi, Scikit-sinau perpustakaan sing kudu mriksa metu.
Scikit-Learn didokumentasikan kanthi apik lan gampang digunakake, apa sampeyan anyar ing machine learning, pengin tangi lan mlaku kanthi cepet, utawa pengin nggunakake alat riset ML paling anyar.
Iki ngidini sampeyan nggawe model data prediktif mung ing sawetara baris kode banjur nggunakake model kasebut supaya cocog karo data sampeyan minangka perpustakaan tingkat dhuwur. Iku fleksibel lan bisa digunakake karo liyane Pustaka Python kaya Matplotlib kanggo charting, NumPy kanggo array vectorization, lan panda kanggo visualisasi data.
Ing pandhuan iki, sampeyan bakal nemokake kabeh babagan apa iku, carane sampeyan bisa nggunakake, bebarengan karo pro lan cons.
apa Scikit-sinau?
Scikit-Learn (uga dikenal minangka sklearn) nawakake macem-macem model statistik lan machine learning. Boten kados paling modul, sklearn dikembangaké ing Python tinimbang C. Senadyan dikembangaké ing Python, efficiency sklearn ascribed kanggo nggunakake NumPy kanggo aljabar linear kinerja dhuwur lan operasi Uploaded.
Scikit-Learn digawe minangka bagean saka proyek Summer of Code Google lan wiwit nggawe urip mayuta-yuta ilmuwan data sing fokus ing Python ing saindenging jagad. Bagean seri iki fokus kanggo nampilake perpustakaan lan fokus ing siji unsur - transformasi dataset, sing minangka langkah penting lan penting sing kudu ditindakake sadurunge ngembangake model prediksi.
Pustaka adhedhasar SciPy (Scientific Python), kang kudu diinstal sadurunge sampeyan bisa nggunakake scikit-sinau. Tumpukan iki ngemot item ing ngisor iki:
- NumPy: paket array n-dimensi standar Python
- SciPy: Iku paket dhasar kanggo komputasi ilmiah
- Pandas: Struktur lan analisis data
- Matplotlib: Iki minangka perpustakaan plot 2D / 3D sing kuat
- Sympy: matematika simbolik
- IPython: Konsol interaktif sing apik
Aplikasi saka perpustakaan Scikit-sinau
Scikit-Learn minangka paket Python open-source kanthi analisis data lan fitur pertambangan sing canggih. Nerangake karo akeh algoritma sing dibangun kanggo mbantu sampeyan ngoptimalake proyek ilmu data. Pustaka Scikit-sinau digunakake ing cara ing ngisor iki.
1. Regresi
Analisis regresi minangka teknik statistik kanggo nganalisis lan mangerteni sesambungan antarane rong variabel utawa luwih. Cara sing digunakake kanggo nindakake analisis regresi mbantu nemtokake unsur-unsur sing relevan, sing bisa digatekake, lan cara interaksi. Teknik regresi, contone, bisa digunakake kanggo luwih ngerti prilaku rega saham.
Algoritma regresi kalebu:
- Regression Linear
- Regresi Ridge
- Lasso Regresi
- Regresi Wit Kaputusan
- Alas Acak
- Mesin Vektor Dhukungan (SVM)
2. Klasifikasi
Metode Klasifikasi minangka pendekatan Pembelajaran Supervised sing nggunakake data latihan kanggo ngenali kategori observasi seger. Algoritma ing Klasifikasi sinau saka tartamtu set data utawa pengamatan banjur nggolongake pengamatan tambahan dadi salah siji saka pirang-pirang kelas utawa klompok. Bisa, contone, digunakake kanggo nggolongake komunikasi email minangka spam utawa ora.
Algoritma klasifikasi kalebu ing ngisor iki:
- Getun Logistik
- K-Tanggane paling cedhak
- Dhukungan Mesin Vektor
- Wit Kaputusan
- Alas Acak
3. Klaster
Algoritma clustering ing Scikit-sinau digunakake kanggo otomatis ngatur data karo sifat padha menyang set. Clustering yaiku proses nglumpukake sakumpulan item supaya sing ana ing grup sing padha luwih mirip karo sing ana ing grup liyane. Data pelanggan, contone, bisa dipisahake adhedhasar lokasi.
Algoritma clustering kalebu ing ngisor iki:
- DB-SCAN
- K-Tegese
- Mini-Batch K-Means
- Spektral Clustering
4. Pemilihan Model
Algoritma pilihan model nyedhiyakake cara kanggo mbandhingake, validasi, lan milih paramèter lan model sing optimal kanggo digunakake ing inisiatif ilmu data. Diwenehi data, pilihan model minangka masalah kanggo milih model statistik saka klompok model calon. Ing kahanan sing paling dhasar, koleksi data sing wis ana wis dianggep. Nanging, tugas kasebut bisa uga kalebu desain eksperimen supaya data sing dipikolehi cocog karo masalah pemilihan model.
Modul pilihan model sing bisa nambah akurasi kanthi nyetel paramèter kalebu:
- Validasi silang
- Panelusuran kothak
- Metrik
5. Pengurangan dimensi
Transfer data saka ruang dimensi dhuwur menyang ruang dimensi kurang supaya perwakilan dimensi kurang ngreksa sawetara aspek penting saka data asli, saenipun cedhak karo dimensi gawan, dikenal minangka pengurangan dimensi. Jumlah variabel acak kanggo analisis dikurangi nalika dimensi dikurangi. Data outlying, contone, bisa uga ora dianggep kanggo nambah efisiensi visualizations.
Algoritma Pengurangan Dimensi kalebu ing ngisor iki:
- Pilihan fitur
- Analisis Komponen Utama (PCA)
Nginstal Scikit-sinau
NumPy, SciPy, Matplotlib, IPython, Sympy, lan Pandas kudu diinstal sadurunge nggunakake Scikit-sinau. Ayo nginstal nggunakake pip saka console (mung dianggo kanggo Windows).
Ayo nginstal Scikit-sinau saiki kita wis nginstal perpustakaan sing dibutuhake.
fitur
Scikit-Learn, kadhangkala dikenal minangka sklearn, minangka toolkit Python kanggo ngleksanakake model pembelajaran mesin lan model statistik. Kita bisa nggunakake kanggo nggawe macem-macem model machine learning kanggo regresi, klasifikasi, lan clustering, uga alat statistik kanggo netepke model iki. Iki uga kalebu pengurangan dimensi, pilihan fitur, ekstraksi fitur, pendekatan ensemble, lan set data sing dibangun. Kita bakal nliti saben kuwalitas kasebut siji-siji.
1. Ngimpor Datasets
Scikit-Learn kalebu sawetara set data sing wis dibangun, kayata set data iris, set data rega omah, set data titanic, lan liya-liyane. Kauntungan utama saka set data iki yaiku gampang dimengerteni lan bisa digunakake kanggo ngembangake model ML kanthi cepet. Dataset iki cocok kanggo wong anyar. Kajaba iku, sampeyan bisa nggunakake sklearn kanggo ngimpor set data tambahan. Kajaba iku, sampeyan bisa nggunakake aplikasi kasebut kanggo ngimpor set data tambahan.
2. Pisah Dataset kanggo Latihan lan Testing
Sklearn kalebu kemampuan kanggo mbagi set data menyang segmen latihan lan uji coba. Pisah set data dibutuhake kanggo evaluasi kinerja prediksi sing ora bias. Kita bisa nemtokake jumlah data sing kudu dilebokake ing set data sepur lan tes. Kita mbagi set data nggunakake pamisah tes sepur supaya set sepur kalebu 80% data lan set tes duwe 20%. Dataset bisa dipérang dadi:
3. Regresi Linear
Regresi Linear minangka teknik pembelajaran mesin adhedhasar pembelajaran sing diawasi. Iku nindakake proyek regresi. Adhedhasar variabel bebas, regresi model nilai prediksi gol. Biasane digunakake kanggo nemtokake hubungan antarane variabel lan prediksi. Model regresi sing beda-beda beda-beda miturut jinis sambungan sing dievaluasi antarane variabel gumantung lan bebas, uga jumlah variabel bebas sing digunakake. Kita mung bisa nggawe model Regresi Linear nggunakake sklearn kaya ing ngisor iki:
4. Regresi Logistik
Pendekatan kategorisasi umum yaiku regresi logistik. Iku ing kulawarga padha karo polinomial lan linear regresi lan belongs kanggo linear classifier kulawarga. Temuan regresi logistik gampang dimangerteni lan cepet diitung. Kanthi cara sing padha karo regresi linier, regresi logistik minangka teknik regresi sing diawasi. Variabel output iku kategoris, dadi mung prabédan. Bisa nemtokake manawa pasien duwe penyakit jantung utawa ora.
Macem-macem masalah klasifikasi, kayata deteksi spam, bisa ditanggulangi kanthi nggunakake regresi logistik. Prakiraan diabetes, nemtokake manawa konsumen bakal tuku produk tartamtu utawa ngalih menyang saingan, nemtokake manawa pangguna bakal ngeklik link marketing tartamtu, lan akeh skenario liyane mung sawetara conto.
5. Wit Kaputusan
Teknik klasifikasi lan prediksi sing paling kuat lan akeh digunakake yaiku wit keputusan. Wit kaputusan minangka struktur wit sing katon kaya diagram alur, kanthi saben simpul internal makili tes ing atribut, saben cabang makili kesimpulan tes, lan saben simpul godhong (simpul terminal) nyekel label kelas.
Nalika variabel terikat ora nduweni hubungan linier karo variabel bebas, yaiku yen regresi linier ora ngasilake temuan sing bener, wit keputusan iku migunani. Objek DecisionTreeRegression () bisa digunakake kanthi cara sing padha kanggo nggunakake wit keputusan kanggo mundur.
6. Alas Acak
Alas acak yaiku a learning machine pendekatan kanggo ngrampungake masalah regresi lan klasifikasi. Iki nggunakake pembelajaran gamelan, yaiku teknik sing nggabungake macem-macem klasifikasi kanggo ngatasi masalah sing rumit. Cara alas acak digawe saka akeh wit keputusan. Bisa digunakake kanggo nggolongake aplikasi silihan, ndeteksi prilaku penipuan, lan antisipasi wabah penyakit.
7. Matriks Kebingungan
Matriks kebingungan yaiku tabel sing digunakake kanggo nggambarake kinerja model klasifikasi. Patang tembung ing ngisor iki digunakake kanggo nliti matriks bingung:
- Positif Bener: Iki nuduhake manawa model kasebut nggambarake asil sing apik lan bener.
- Negatif Bener: Iki nuduhake manawa model kasebut nggambarake asil sing ala lan bener.
- Positif Palsu: Iki nuduhake manawa model ngarepake asil sing apik nanging pancen negatif.
- Negatif Palsu: Iki nuduhake manawa model ngarepake asil negatif, dene asile pancen positif.
Implementasi matriks kebingungan:
Pros
- Gampang digunakake.
- Paket sinau Scikit pancen gampang adaptasi lan migunani, nyedhiyakake tujuan nyata kayata prediksi prilaku konsumen, pangembangan neuroimage, lan liya-liyane.
- Pangguna sing pengin nyambungake algoritma karo platforme bakal nemokake dokumentasi API sing rinci ing situs web Scikit-Learn.
- Akeh penulis, kolaborator, lan komunitas online sing gedhe ing saindenging jagad ndhukung lan tetep sinau Scikit.
cons
- Iku ora pilihan becik kanggo sinau ing-ambane.
kesimpulan
Scikit-sinau iku paket kritis kanggo saben ilmuwan data duwe nangkep kuwat lan sawetara pengalaman karo. Pandhuan iki kudu mbantu sampeyan manipulasi data nggunakake sklearn. Ana akeh liyane kemampuan Scikit-sinau sing bakal nemokake nalika sampeyan maju liwat ngulandara ilmu data. Nuduhake pikirane ing komentar.
Ninggalake a Reply