قسمت اول – کتابخانه scikit-learn

کتابخانه (scikit-learn) به اختصار  (sklearn)یکی از محبوب‌ترین و قدرتمندترین کتابخانه‌ها برای یادگیری ماشین در زبان پایتون است. این کتابخانه ابزارهای جامعی برای ساخت، آموزش، ارزیابی و استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین فراهم می‌کند و از قابلیت‌های متعددی برای پردازش داده، تحلیل، و انجام پیش‌بینی برخوردار است.

ویژگی‌های کلیدی scikit-learn

• رایگان و متن‌باز:

تحت لایسنس BSD منتشر شده است و برای اهداف تجاری و آکادمیک قابل استفاده است.

• سادگی استفاده:

دارای رابط کاربری ساده و شهودی برای استفاده از مدل‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین.

• یکپارچگی با سایر کتابخانه‌های پایتون:

با کتابخانه‌های مهمی مانند NumPy، Pandas و Matplotlib یکپارچه شده است.

• عملکرد بالا:

بسیاری از الگوریتم‌ها در این کتابخانه با استفاده از زبان Cython بهینه‌سازی شده‌اند که باعث سرعت بالای محاسبات می‌شود.

قابلیت‌های اصلی scikit-learn

پیش‌پردازش داده‌ها:

ابزارهایی برای استانداردسازی، نرمال‌سازی، رمزگذاری (Encoding)، و پر کردن داده‌های گمشده.

مثال: StandardScaler, OneHotEncoder, SimpleImputer.

یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning):

الگوریتم‌هایی برای دسته‌بندی (Classification) و رگرسیون (Regression).

مثال‌ها:

دسته‌بندی: Logistic Regression, Decision Trees, SVM, Random Forest.

رگرسیون: Linear Regression, Ridge, Lasso.

یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning):

الگوریتم‌هایی برای خوشه‌بندی (Clustering) و کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction).

مثال‌ها:

خوشه‌بندی: K-Means, DBSCAN.

کاهش ابعاد: PCA, t-SNE.

ارزیابی مدل:

ابزارهایی برای اندازه‌گیری دقت، ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)، و ارزیابی با کراس‌والیدیشن.

مثال: accuracy_score, confusion_matrix, cross_val_score.

انتخاب مدل و تنظیم پارامترها:

ابزارهایی برای جستجوی بهترین مدل و مقادیر بهینه هایپرپارامترها.

مثال: GridSearchCV, RandomizedSearchCV.

یادگیری تقویتی (Ensemble Learning):

الگوریتم‌های قدرتمند مثل Random Forest، Gradient Boosting، و AdaBoost.

داده‌های آزمایشی (Datasets):

مجموعه داده‌های آماده برای تمرین و تست مانند Iris، Boston، و MNIST.

ماژول: sklearn.datasets.

مدیریت پایپ‌لاین‌ها (Pipelines):

ایجاد گردش‌کار کامل برای پیش‌پردازش داده‌ها و آموزش مدل.

نصب scikit-learn

برای نصب می‌توانید از دستور زیر استفاده کنید:

pip install scikit-learn

• کاربردهای scikit-learn

تحلیل داده‌ها: شناسایی الگوها و روابط در داده‌ها.

پیش‌بینی: پیش‌بینی مقادیر عددی یا دسته‌بندی داده‌ها.

شناسایی ناهنجاری‌ها: کشف نقاط پرت و داده‌های غیرعادی.

کاهش ابعاد: برای ساده‌سازی و کاهش پیچیدگی داده‌ها.

خوشه‌بندی: گروه‌بندی داده‌های مشابه.