scikit-learn
 | |
| Оригинальный автор(ы) | Дэвид Курнапо |
|---|---|
| Первоначальный выпуск | июнь 2007 г |
| Стабильная версия | 1.5.0 [1] / 21 мая 2024 г |
| Репозиторий | |
| Написано в | Python , Cython , C и C++ [2] |
| Операционная система | Linux , MacOS , Windows |
| Тип | Библиотека для машинного обучения |
| Лицензия | Новая лицензия BSD |
| Веб-сайт | scikit-learn |
scikit-learn (ранее scikits.learn , также известная как sklearn ) — с открытым исходным кодом машинного обучения бесплатная библиотека для Python языка программирования . [3] Он включает в себя различные классификации , регрессии и кластеризации алгоритмы , включая машины опорных векторов , случайные леса , повышение градиента , k -means и DBSCAN , и предназначен для взаимодействия с Python числовыми и научными библиотеками NumPy и SciPy . Scikit-learn — это NumFOCUS . проект, финансируемый [4]
Обзор [ править ]
Проект scikit-learn стартовал как scikits.learn, проект Google Summer of Code французского ученого Дэвида Курнапо . Название проекта происходит от представления о том, что это «SciKit» (SciPy Toolkit), отдельно разработанное и распространяемое стороннее расширение для SciPy . [5] Исходная кодовая база позже была переписана другими разработчиками . В 2010 году сотрудники Фабиан Педрегоса, Гаэль Варокво, Александр Грамфор и Винсент Мишель из Французского института исследований в области компьютерных наук и автоматизации в Сакле , Франция , взяли на себя руководство проектом и 1 февраля выпустили первую общедоступную версию библиотеки. 2010. [6] В ноябре 2012 года scikit-learn и scikit-image были описаны как две «ухоженные и популярные» библиотеки scikits. [update]. [7] В 2019 году было отмечено, что scikit-learn — одна из самых популярных библиотек машинного обучения на GitHub . [8]
Реализация [ править ]
scikit-learn в основном написан на Python и широко использует NumPy для высокопроизводительных операций линейной алгебры и массивов. Кроме того, некоторые основные алгоритмы написаны на Cython для повышения производительности. Машины опорных векторов реализуются с помощью оболочки Cython вокруг LIBSVM ; логистическая регрессия и машины линейных опорных векторов с помощью аналогичной оболочки вокруг LIBLINEAR . В таких случаях расширение этих методов с помощью Python может оказаться невозможным.
scikit-learn хорошо интегрируется со многими другими библиотеками Python, такими как Matplotlib иplotly NumPy для построения графиков, для векторизации массивов, фреймами данных Pandas , SciPy и многими другими.
История версий [ править ]
scikit-learn был первоначально разработан Дэвидом Курнапо как проект Google Summer of Code в 2007 году. Позже в том же году к проекту присоединился Матье Брюшер и начал использовать его в рамках своей дипломной работы. В 2010 году к проекту подключился INRIA , Французский институт исследований в области компьютерных наук и автоматизации , и в конце января 2010 года был опубликован первый публичный выпуск (бета-версия v0.1).
- Август 2013. scikit-learn 0.14 [9]
- Июль 2014. scikit-learn 0.15.0 [9]
- Март 2015 г. scikit-learn 0.16.0 [9]
- Ноябрь 2015 г. scikit-learn 0.17.0 [9]
- Сентябрь 2016. scikit-learn 0.18.0
- Июль 2017. scikit-learn 0.19.0
- Сентябрь 2018. scikit-learn 0.20.0 [10]
- Май 2019. scikit-learn 0.21.0 [11]
- Декабрь 2019. scikit-learn 0.22 [12]
- Май 2020. scikit-learn 0.23.0 [13]
- Январь 2021 г. scikit-learn 0,24 [14]
- Сентябрь 2021 г. scikit-learn 1.0.0 [15]
- Октябрь 2021 г. scikit-learn 1.0.1 [16]
- Декабрь 2021 г. scikit-learn 1.0.2 [17]
- Май 2022 г. scikit-learn 1.1.0 [18]
- Май 2022 г. scikit-learn 1.1.1 [19]
- Август 2022 г. scikit-learn 1.1.2 [20]
- Октябрь 2022 г. scikit-learn 1.1.3 [21]
- Декабрь 2022 г. scikit-learn 1.2.0 [22]
- Январь 2023 г. scikit-learn 1.2.1 [23]
- Март 2023 г. scikit-learn 1.2.2 [24]
альтернативы scikit-learn [ править ]
- млпи
- СпаСи
- НЛТК
- Апельсин
- PyTorch
- Тензорфлоу
- Infer.NET
- Список программного обеспечения для численного анализа
Ссылки [ править ]
- ^ «Выпуск 1.5.0» . 21 мая 2024 г. Проверено 25 мая 2024 г.
- ^ «Проект с открытым исходным кодом scikit-learn на Open Hub: страница языков» . Открыть хаб . Проверено 14 июля 2018 г.
- ^ Фабиан Педрегоса; Гаэль Варокво; Александр Грамфор; Винсент Мишель; Бертран Тирион; Оливье Гризель; Матье Блондель; Питер Преттенхофер; Рон Вайс; Винсент Дюбур; Джейк Вандерплас; Александр Пассос; Дэвид Курнапо; Матье Перро; Эдуард Дюшенэ (2011). «scikit-learn: машинное обучение на Python» . Журнал исследований машинного обучения . 12 : 28:25–28:30.
- ^ «Проекты, спонсируемые NumFOCUS» . NumFOCUS . Проверено 25 октября 2021 г.
- ^ Дрейер, Янто. "научное обучение" .
- ^ «О нас — документация scikit-learn 0.20.1» . scikit-learn.org .
- ^ Эли Брессерт (2012). SciPy и NumPy: обзор для разработчиков . О'Рейли. п. 43.
- ^ «Состояние Октоверса: машинное обучение» . Блог GitHub . Гитхаб . 24 января 2019 г. Проверено 17 октября 2019 г.
- ^ Jump up to: а б с д «История выпусков — документация scikit-learn 0.19.dev0» . scikit-learn.org . Проверено 27 февраля 2017 г.
- ^ «История выпусков — документация 0.20.0» . scikit-учиться . Проверено 6 ноября 2018 г. .
- ^ «История выпусков — документация 0.21.0» . scikit-учиться . Проверено 5 мая 2019 г.
- ^ «История выпусков — документация 0.22» . scikit-учиться . Проверено 7 июня 2020 г.
- ^ «История выпусков — документация 0.23.0» . scikit-учиться . Проверено 7 июня 2020 г.
- ^ «История выпусков — документация 0.24» , scikit-learn , получено 8 февраля 2021 г.
- ^ «История выпусков — документация 1.0.0» . scikit-учиться .
- ^ «История выпусков — документация 1.0.1» . scikit-учиться .
- ^ «История выпусков — документация 1.0.2» . scikit-учиться .
- ^ «История выпусков — документация 1.1.0» . scikit-учиться .
- ^ «История выпусков — документация 1.1.1» . scikit-учиться .
- ^ «История выпусков — документация 1.1.2» . scikit-учиться .
- ^ «История выпусков — документация 1.1.3» . scikit-учиться .
- ^ «История выпусков — документация 1.2.0» . scikit-учиться .
- ^ «История выпусков — документация 1.2.1» . scikit-учиться .
- ^ «История выпусков — документация 1.2.2» . scikit-учиться .