¿Qué es?

Scikit-learn es una biblioteca de Python de código abierto para el aprendizaje automático. La biblioteca soporta algoritmos de última generación como KNN, XGBoost, bosque aleatorio, SVM entre otros. Está construido en la parte superior de Numpy.

Scikit-learn es ampliamente utilizado en la competencia kaggle, así como en empresas tecnológicas prominentes. Scikit-Learn ayuda en el preprocesamiento, la reducción de dimensionalidad (selección de parámetros), la clasificación, la regresión, la agrupación y la selección de modelos.

La gran variedad de algoritmos y utilidades de Scikit-learn la convierten en la herramienta básica para empezar a programar y estructurar los sistemas de análisis datos y modelado estadístico. Los algoritmos de Scikit-Learn se combinan y depuran con otras estructuras de datos y aplicaciones externas como Pandas o PyBrain.

Scikit-learn tiene la mejor documentación de todas las bibliotecas de código abierto. Le proporciona un gráfico interactivo en http://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html

Funcionalidades

Una de sus funcionalidades a destacar de esta librería es su elevado grado de madurez, lo que la hace adecuada para crear modelos predictivos que se quieren poner en producción.

Dentro de Scikit-learn se incluyen diferentes paquetes:

  • NumPy: una librería de Python que se utiliza en proyectos de Machine Learning. Se utiliza para crear estructuras de datos con matrices y matrices multidimensionales. Estas estructuras sustituyen a las listas propias de Python incrementando la eficiencia de las herramientas que se estén desarrollando, ya que son más rápidas y ocupan menos espacio.

  • Pandas: una extensión de Numpy, y es otra biblioteca de Python que se utiliza para estructurar, analizar y visualizar datos de manera automática.

  • Matplotlib: otra librería de Python, que utiliza para crear representaciones gráficas de los datos. Así, su finalidad es generar de manera automática gráficos en trazado 2D, bebiendo datos que provienen de las listas propias de Python, o bien de las estructuras de NumPy.

  • SymPy: un Computer Algebra System (CAS), o sistema de álgebra computacional en forma de biblioteca Python; se trata de una herramienta interactiva de poco peso, de software libre. Esta librería permite automatizar el cálculo simbólico.

  • Ipython: Python tiene su propio shell interactivo, un intérprete de comandos que, sin embargo, tiene algunas limitaciones. Ipython salva esas limitaciones, ya que incluye una consola que incorpora funcionalidades que facilitan el trabajo. Entre otras cosas, permite que varias aplicaciones se ejecuten y monitoreen de forma interactiva y en paralelo.

  • SciPy: otra biblioteca para Python incluida en Scikit-learn es SciPy, una librería científica que incluye módulos para el desarrollo de tareas de ciencia e ingeniería, desde álgebra lineal hasta FFT, interpolación u optimización, entre otras. SciPy está conectado con NumPy, ya que bebe de ahí las estructuras de datos con las que trabaja.

¿Por qué elegir Scikit-learn?

Entre sus principales características podemos destacar:

  • Clustering.

  • Ensemble methods, es decir, algoritmos de aprendizaje supervisados y no supervisados.

  • Validación cruzada, es decir, dispone de varios métodos para verificar la precisión de los modelos supervisados.

  • Varios conjuntos de datos o datasets de prueba.

  • Extracción y selección de características de imágenes, texto así como también para identificar atributos significativos a partir de los cuales crear modelos supervisados.

  • Reducción de la dimensionalidad.

  • Optimización o ajuste de hiperparámetros.

  • Feature selection.

Ventajas de Scikit-learn

Algunas ventajas del producto Scikit-learn:

  • Interfaz consistente ante modelos de aprendizaje automático.

  • Variedad de módulos y algoritmos que facilitan el aprendizaje y trabajo del científico de datos en las primeras fases de su desarrollo.

  • Posibilidad de extraer datos de varios repositorios y, además, contar con ciertas bases de datos muestra.

  • Proporciona muchos parámetros de configuración.

  • Documentación excepcional.

  • Desarrollo muy activo.

  • Gran comunidad: alrededor de 35 colaboradores hasta la fecha mejorando esta librería.


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