Scikit-learn (Классификация)
Детали цены
Бесплатный и с открытым исходным кодом. Распространяется по лицензии BSD.Возможности
Алгоритмы SVM, деревья решений, случайный лес, логистическая регрессия, оценка качества классификации.Интеграции
Интеграция с NumPy, SciPy, Pandas; Совместимость с библиотеками для визуализации (Matplotlib, Seaborn); Интеграция с фреймворками глубокого обучения (TensorFlow, PyTorch - для предобработки/оценки); Интеграция с инструментами MLOps (Neptune.ai, ZenML); Ускорение на GPU через расширения (scikit-learn-intelex).Описание
Scikit-learn (sklearn) — это одна из самых популярных библиотек машинного обучения с открытым исходным кодом для языка Python. Она предоставляет простой и эффективный инструментарий для решения широкого круга задач классификации, включая бинарную и многоклассовую классификацию. Библиотека включает реализации множества классических и современных алгоритмов, таких как Логистическая регрессия, Метод опорных векторов (SVM), Деревья решений, Случайные леса, Градиентный бустинг (включая адаптеры для XGBoost и LightGBM), Наивный Байес и K-ближайших соседей. Scikit-learn предлагает стандартизированный API для всех классификаторов, что упрощает экспериментирование с различными моделями и их сравнение. Кроме алгоритмов, библиотека содержит важные утилиты для подготовки данных (масштабирование, кодирование категориальных признаков), выбора признаков, разделения данных на обучающую и тестовую выборки, кросс-валидации и оценки производительности моделей с использованием различных метрик (точность, полнота, F1-мера, ROC-AUC и другие). Благодаря своей надежности, обширной документации и активному сообществу, Scikit-learn является краеугольным камнем для многих проектов в области анализа данных и машинного обучения, от образовательных примеров до промышленных приложений в таких областях, как обнаружение спама, медицинская диагностика, классификация изображений и анализ текстов.