Scikit-learn : tout savoir sur le framework de machine learning

Dans le domaine de la data science et de l'intelligence artificielle, Scikit-learn est un projet français pour développer un framework de machine learning. Il s'agit d'une bibliothèque d'algorithmes open source. Scikit-learn est conçu en langage Python.

Qu’est-ce que Scikit-learn ?

Scikit-learn est un outil d’intelligence artificielle (IA) qui permet de concrétiser des projets en data science. Ce framework de machine learning comprend une bibliothèque libre initiale, avec la possibilité d’intégrer d’autres bibliothèques libres. C’est notamment le cas de SciPy et NumPy. Les développeurs et data scientists peuvent s’en servir pour les usages suivants :

  • Générer des machines à vecteur de support.
  • Utiliser des algorithmes de classification.
  • Effectuer des opérations de régression logistique.
  • Identifier et exploiter des forêts d’arbres décisionnels de type aléatoire.

Scikit-learn permet également de s’inscrire dans une optique de feature engineering ou de clustering. Il est essentiellement écrit en langage de programmation Python avec des occurrences en C, C++ et Cython.

Comment télécharger Scikit-learn sur GitHub ?

Scikit-learn est disponible sur GitHub. Il faut alors se rendre sur la page du framework de machine learning (<a href="https://github.com/scikit-learn" target="_blank">https://github.com/scikit-learn</a>) afin d’accéder au fichier. Le lien <a href="https://github.com/scikit-learn/scikit-learn" target="_blank">https://github.com/scikit-learn/scikit-learn</a> permet de distinguer les différents modules, extensions et documentations techniques à disposition.

Comment installer Scikit-learn ?

L’installation du projet français Scikit-learn peut se faire depuis un environnement Windows, Linux ou macOS. Afin d’optimiser la compatibilité entre système et framework, il est recommandé de l’installer depuis un gestionnaire de package conçu sous Python. Sous pip, la procédure d’installation nécessite la ligne de code suivante : "pip install -U scikit-learn". La démarche et les fichiers de téléchargement sont accessibles à l’adresse <a href="https://pypi.org/project/scikit-learn/" target="_blank">https://pypi.org/project/scikit-learn/</a>. Pour une installation de Scikit-learn sous Conda, il faut se rendre sur <a href="https://anaconda.org/anaconda/scikit-learn" target="_blank">https://anaconda.org/anaconda/scikit-learn</a>. Le système demande l’entrée "conda install -c anaconda scikit-learn".

Quels sont les modèles inclus dans Scikit-learn ?

Afin de gérer au mieux les projets de data science, Scikit-learn comprend plusieurs modèles et fonctionnalités. On retrouve ainsi :

  • le clustering : un modèle de partitionnement de données qui emploie différents algorithmes, comme k-means ou DBSCAN ;
  • la régression linéaire : un modèle de calcul qui s’appuie sur un ensemble de données afin de réaliser des fonctions prédictives ;
  • le classifieur KNN : compatible avec le dataset IRIS, il s’agit d’un modèle qui se base sur une méthode d’apprentissage supervisé ;
  • Lasso : un modèle statistique déclinable en modèle linéaire ou en écriture vectorielle. Il met en œuvre une technique de contraction sur les coefficients de régression.