Scikit-learn
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Gratuito y de código abierto. Distribuido bajo la licencia New BSD.Características
Algoritmos de clasificación (Regresión Logística, SVM, Árboles de Decisión, Bosques Aleatorios, Naive Bayes, KNN, etc.); Herramientas de preprocesamiento de datos; Métricas de selección y evaluación de modelos; Validación cruzada; Selección de características; API consistente; Documentación extensa; Soporte de GPU (a través de extensiones); Integración con NumPy, SciPy, Pandas.Integraciones
Integración con NumPy, SciPy, Pandas; Compatibilidad con bibliotecas de visualización (Matplotlib, Seaborn); Integración con frameworks de aprendizaje profundo (TensorFlow, PyTorch - para preprocesamiento/evaluación); Integración con herramientas de MLOps (Neptune.ai, ZenML); Aceleración de GPU a través de extensiones (scikit-learn-intelex).Vista previa
Scikit-learn (sklearn) es una de las bibliotecas de aprendizaje automático de código abierto más populares para el lenguaje de programación Python. Proporciona un conjunto de herramientas simple y eficiente para resolver una amplia gama de tareas de clasificación, incluyendo clasificación binaria y multiclase. La biblioteca incluye implementaciones de numerosos algoritmos clásicos y modernos como Regresión Logística, Máquinas de Vectores de Soporte (SVM), Árboles de Decisión, Bosques Aleatorios, Gradient Boosting (incluyendo adaptadores para XGBoost y LightGBM), Naive Bayes y K-Nearest Neighbors. Scikit-learn ofrece una API estandarizada para todos los clasificadores, lo que simplifica la experimentación con diferentes modelos y su comparación. Además de los algoritmos, la biblioteca contiene utilidades esenciales para la preparación de datos (escalado, codificación de características categóricas), selección de características, división de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba, validación cruzada y evaluación del rendimiento del modelo utilizando diversas métricas (precisión, recall, F1-score, ROC-AUC y otras). Gracias a su fiabilidad, extensa documentación y comunidad activa, Scikit-learn es una piedra angular para muchos proyectos de análisis de datos y aprendizaje automático, desde ejemplos educativos hasta aplicaciones industriales en áreas como detección de spam, diagnóstico médico, clasificación de imágenes y análisis de texto.