Biblioteca de Python para aprendizaje automático
scikit-learn (anteriormente scikits.learn y también conocido como sklearn ) es una biblioteca de aprendizaje automático gratuita y de código abierto para el lenguaje de programación Python . [3]
Cuenta con varios algoritmos de clasificación , regresión y agrupamiento , incluyendo máquinas de vectores de soporte , bosques aleatorios , potenciación de gradiente , k -medias y DBSCAN , y está diseñado para interoperar con las bibliotecas numéricas y científicas de Python NumPy y SciPy . Scikit-learn es un proyecto patrocinado fiscalmente por NumFOCUS. [4]
Descripción general
El proyecto scikit-learn comenzó como scikits.learn, un proyecto de Google Summer of Code del científico de datos francés David Cournapeau . El nombre del proyecto proviene de la noción de que es un "SciKit" (SciPy Toolkit), una extensión de terceros desarrollada y distribuida por separado para SciPy . [5]
La base de código original fue reescrita más tarde por otros desarrolladores . En 2010, los colaboradores Fabian Pedregosa, Gaël Varoquaux, Alexandre Gramfort y Vincent Michel, del Instituto Francés de Investigación en Ciencias de la Computación y Automatización en Saclay , Francia , tomaron el liderazgo del proyecto y lanzaron la primera versión pública de la biblioteca el 1 de febrero de 2010. [6] En noviembre de 2012, scikit-learn y scikit-image fueron descritos como dos de las bibliotecas scikits "bien mantenidas y populares" [actualizar]. [7] En 2019, se observó que scikit-learn es una de las bibliotecas de aprendizaje automático más populares en GitHub . [8]
Implementación
scikit-learn está escrito principalmente en Python y utiliza NumPy ampliamente para operaciones de álgebra lineal y matrices de alto rendimiento. Además, algunos algoritmos básicos están escritos en Cython para mejorar el rendimiento. Las máquinas de vectores de soporte se implementan mediante un contenedor Cython en torno a LIBSVM ; la regresión logística y las máquinas de vectores de soporte lineales mediante un contenedor similar en torno a LIBLINEAR . En tales casos, puede que no sea posible extender estos métodos con Python.
scikit-learn se integra bien con muchas otras bibliotecas de Python, como Matplotlib y plotly para gráficos, NumPy para vectorización de matrices, marcos de datos Pandas , SciPy y muchas más.
Historial de versiones
scikit-learn fue desarrollado inicialmente por David Cournapeau como un proyecto de Google Summer of Code en 2007. Más tarde ese año, Matthieu Brucher se unió al proyecto y comenzó a usarlo como parte de su trabajo de tesis. En 2010, INRIA , el Instituto Francés de Investigación en Ciencias de la Computación y Automatización , se involucró y la primera versión pública (v0.1 beta) se publicó a fines de enero de 2010.
- Agosto de 2013. scikit-learn 0.14 [9]
- Julio de 2014. scikit-learn 0.15.0 [9]
- Marzo de 2015. scikit-learn 0.16.0 [9]
- Noviembre de 2015. scikit-learn 0.17.0 [9]
- Septiembre de 2016. scikit-learn 0.18.0
- Julio de 2017. scikit-learn 0.19.0
- Septiembre de 2018. scikit-learn 0.20.0 [10]
- Mayo de 2019. scikit-learn 0.21.0 [11]
- Diciembre de 2019. scikit-learn 0.22 [12]
- Mayo de 2020. scikit-learn 0.23.0 [13]
- Enero de 2021. scikit-learn 0.24 [14]
- Septiembre de 2021. scikit-learn 1.0.0 [15]
- Octubre de 2021. scikit-learn 1.0.1 [16]
- Diciembre de 2021. scikit-learn 1.0.2 [17]
- Mayo de 2022. scikit-learn 1.1.0 [18]
- Mayo de 2022. scikit-learn 1.1.1 [19]
- Agosto de 2022. scikit-learn 1.1.2 [20]
- Octubre de 2022. scikit-learn 1.1.3 [21]
- Diciembre de 2022. scikit-learn 1.2.0 [22]
- Enero de 2023. scikit-learn 1.2.1 [23]
- Marzo de 2023. scikit-learn 1.2.2 [24]
Alternativas a scikit-learn
Referencias
- ^ "Versión 1.5.2". 11 de septiembre de 2024. Consultado el 26 de septiembre de 2024 .
- ^ "El proyecto de código abierto scikit-learn en Open Hub: página de idiomas". Open Hub . Consultado el 14 de julio de 2018 .
- ^ Fabián Pedregosa; Gaël Varoquaux; Alejandro Gramfort; Vicente Michel; Bertrand Thirion; Olivier Grisel; Mathieu Blondel; Peter Prettenhofer; Ron Weiss; Vicente Dubourg; Jake Vanderplas; Alejandro Passos; David Cournapeau; Matthieu Perrot; Édouard Duchesnay (2011). "scikit-learn: aprendizaje automático en Python". Revista de investigación sobre aprendizaje automático . 12 : 2825–2830.
- ^ "Proyectos patrocinados por NumFOCUS". NumFOCUS . Consultado el 25 de octubre de 2021 .
- ^ Dreijer, Janto. "scikit-aprender".
- ^ "Acerca de nosotros — documentación de scikit-learn 0.20.1". scikit-learn.org .
- ^ Eli Bressert (2012). SciPy y NumPy: una descripción general para desarrolladores. O'Reilly. pág. 43.
- ^ "El estado del Octoverse: aprendizaje automático". El blog de GitHub . GitHub . 2019-01-24 . Consultado el 2019-10-17 .
- ^ abcd «Historial de versiones: documentación de scikit-learn 0.19.dev0». scikit-learn.org . Consultado el 27 de febrero de 2017 .
- ^ "Historial de versiones - documentación de la versión 0.20.0" . scikit-learn . Consultado el 6 de noviembre de 2018 .
- ^ "Historial de versiones - documentación de la versión 0.21.0" . scikit-learn . Consultado el 5 de mayo de 2019 .
- ^ "Historial de versiones - documentación de la versión 0.22" . scikit-learn . Consultado el 7 de junio de 2020 .
- ^ "Historial de versiones - documentación de la versión 0.23.0" . scikit-learn . Consultado el 7 de junio de 2020 .
- ^ "Historial de versiones - documentación 0.24", scikit-learn , consultado el 8 de febrero de 2021
- ^ "Historial de versiones - documentación 1.0.0". scikit-learn .
- ^ "Historial de versiones - documentación 1.0.1". scikit-learn .
- ^ "Historial de versiones - documentación 1.0.2". scikit-learn .
- ^ "Historial de versiones - documentación 1.1.0". scikit-learn .
- ^ "Historial de versiones - documentación 1.1.1". scikit-learn .
- ^ "Historial de versiones - documentación 1.1.2". scikit-learn .
- ^ "Historial de versiones - documentación 1.1.3". scikit-learn .
- ^ "Historial de versiones - documentación 1.2.0". scikit-learn .
- ^ "Historial de versiones - documentación 1.2.1". scikit-learn .
- ^ "Historial de versiones - documentación 1.2.2". scikit-learn .
Enlaces externos
- Sitio web oficial
- scikit-learn en GitHub
