Scikit Learn propose des outils simples et efficaces pour l’analyse prédictive des données. Il est accessible à tous et réutilisable dans divers contextes. La plate-forme est construite sur NumPy, SciPy et matplotlib, et elle est open source avec une licence BSD commercialement utilisable. Principales caractéristiques Classification : Identifier à quelle catégorie appartient un objet. Les applications incluent la détection du spam et la reconnaissance d’images. Les algorithmes utilisés incluent l’augmentation du gradient, les voisins les plus proches, la forêt aléatoire, la régression logistique, etc. Régression : prédiction d’un attribut à valeur continue associé à un objet. Les applications incluent la réponse aux médicaments et les cours des actions. Les algorithmes utilisés incluent l’augmentation du gradient, les voisins les plus proches, la forêt aléatoire, la crête, etc. Clustering : regroupement automatique d’objets similaires en ensembles. Les applications incluent la segmentation des clients et le regroupement des résultats des expériences. Les algorithmes utilisés incluent k-Means, HDBSCAN, le clustering hiérarchique, etc. Réduction de dimensionnalité : réduire le nombre de variables aléatoires à prendre en compte. Les applications incluent la visualisation et une efficacité accrue. Les algorithmes utilisés incluent la PCA, la sélection de fonctionnalités, la factorisation matricielle non négative, etc. Sélection de modèles : comparer, valider et choisir des paramètres et des modèles. Les applications incluent une précision améliorée grâce au réglage des paramètres. Les algorithmes utilisés incluent la recherche de grille, la validation croisée, les métriques, etc. Prétraitement : extraction et normalisation des fonctionnalités. Les applications incluent la transformation de données d’entrée telles que du texte pour les utiliser avec des algorithmes d’apprentissage automatique. Les algorithmes utilisés incluent le prétraitement, l’extraction de fonctionnalités, etc. Cas d’utilisation Scikit-learn est utilisé pour diverses applications d’apprentissage automatique telles que la détection du spam, la reconnaissance d’images, la prévision des cours boursiers, la segmentation des clients, etc. Il est apprécié pour sa facilité d’utilisation, ses performances et la variété des algorithmes mis en œuvre.