Learning Scikit-Learn (AI Adventures)

YUFENG GUO : Scikit-learn은 오래되었습니다 점점 인기있는 도서관이되었다

기계 학습으로 시작되었습니다 그러나 아직 시도해 볼 기회가 없다면, 괜찮아 함께 확인해 봅시다 Cloud AI Adventures에 오신 것을 환영합니다 우리는 예술, 과학 및 기계 학습 도구를 탐구합니다

내 이름은 Yufeng Guo이고,이 에피소드에서, Kaggle 커널에서 scikit-learn을 사용하여 시작하는 것을 도와 드리겠습니다 가이드 할 수있는 리소스가 있음을 알려줍니다 당신의 학습은 앞으로 나아갑니다 문맥에 대한 역사의 작은 대시로 시작합시다 Scikit-learn은 원래 scikits

learn이라고 불 렸습니다 Google Summer of Code 프로젝트로 시작되었습니다 David Cournapeau Scikit 부분은 SciPy Toolkit이라는 이름에서 유래했습니다 그리고 거기에서, scikit-learn는 꾸준히 가지고 있습니다

입양 및 인기를 얻은 곳 오늘은 잘 기록되어 있고 잘 사랑 받았습니다 파이썬 기계 학습 라이브러리 scikit-learn을 살펴 본다면 scikit-learnorg에서 – 그리고 너는 분명히 – 버전 번호가 매우 낮다는 것을 빨리 알 수 있습니다 0

19를 기록했다 그걸 두려워하지 마라 도서관은 꽤 오래되었습니다 매우 잘 관리되고 신뢰할 수 있습니다 scikit-learn에 대해 정말로 깔끔한 것은 무엇입니까? 여러 가지 작업을 수행 할 수있는 풍부한 도구 모음 나는 기계 학습을 "주변"이라고 부르고 싶다

여기에는 데이터 집합로드의 모든 내용이 포함됩니다 전처리 조작 파이프 라인 및 메트릭 제 의견으로는, 정말 놀라운 부분입니다 scikit-learn에 관한 정보는 광대 한 컬렉션입니다 모두 포함 된 기계 학습 알고리즘 그리고 당신은 그것들을 시험해 볼 수 있습니다

최소한의 코드 조정만으로 그것은 정말 놀라운 방법입니다 다른 유형의 모델은 물론 직관력을 얻습니다 특정 모델에 대한 다양한 매개 변수 행하다 scikit-learn의 간단한 예를 살펴 보겠습니다 Kaggle 커널에서 작동합니다

우리는 여기 동물원 동물의 데이터 세트를 가지고 있습니다 단지 101 개의 다른 동물 분류 작업은 이 동물들이있는 7 개의 다른 클래스들 중 어느 것이 었습니다 팬더를 사용한 일반적인 접근 방식을 사용하여로드합니다 클래스 유형 필드는 마지막 열에 있으며, 그것이 우리가 예상하는 칼럼입니다

과거에는 데이터를 손으로 섞어서 나누었습니다 우리가 여기서 볼 수 있듯이 팬더를 사용합니다 이제는 scikit-learn이 통합되었으므로 실행하지 않겠습니다 이 모든 작업을 하나의 기능으로 그것들은 단지 너무 일반적으로 사용되기 때문에, train_test_split이라고합니다 교육 및 테스트 데이터 작성을 담당합니다

귀하의 기능과 라벨을 위해 이것들의 모양이 우리가 예상했던 것과 똑같은 것을 볼 수 있습니다 기본값은 데이터의 25 %를 사용하는 것입니다 나머지 75 %는 교육을받습니다 Support Vector Classifier 또는 SVC를 사용합니다

이 예제에서 하지만이 기계를 다른 기계로 쉽게 교체 할 수 있습니다 학습 알고리즘 다음으로, 우리는 그것에 적합하다고 부를 것이다 기차와 정말 같습니다

그런 다음 score를 호출하여 모델 성능을 평가합니다 마지막으로 몇 가지 예제를 시도하기 위해 예측을 호출합니다 보시다시피 scikit-learn에는 실제로 매핑되는 API가 있으며, 개념적 워크 플로와 정말로 비슷하게, 사용하기 쉽습니다 그래서 이것은 매우 단순하고 빠른 모양이었습니다

scikit-learn을 통합하는 방법 우리가 해왔 던 기존 작업 중 일부로 하지만 당신이 훨씬 더 많이 할 수 있다는 것을 압니다 자습서와 문서를 살펴보고, 멋진 모델을 만들 수 있습니다 다음에는 기계 학습의 다른 측면에 대해 이야기하겠습니다 scikit-learn으로 예측하기 그리고 그것을 확장하는 방법 클라우드 AI 모험 에피소드를 시청 해 주셔서 감사합니다

그리고 그것을 즐긴다면, 그것을 좋아하십시오 모든 최신 에피소드를 바로 구독하려면 구독하십시오 그들이 나올 때 그리고 기계 학습의 광대 한 세계를 탐험하는 것을 잊지 마십시오 scikit-learn이 제공해야하는 모델, 모두 간단하고 깨끗한 API를 사용합니다