scikit-learn: Sklearn

La libreria scikit-learn (spesso abbreviata come sklearn) è una libreria open-source per il machine learning in Python. È costruita sopra altre librerie scientifiche come NumPy, SciPy e matplotlib, e fornisce una vasta gamma di strumenti efficienti per l'analisi dei dati e il machine learning. Ecco una panoramica delle sue caratteristiche principali e del suo utilizzo:

Caratteristiche principali

1. **Algoritmi di Machine Learning:** scikit-learn include molti algoritmi di machine learning sia supervisionati che non supervisionati, come la regressione lineare, la regressione logistica, le macchine a vettori di supporto (SVM), i k-nearest neighbors (k-NN), le foreste casuali (Random Forests), il clustering k-means, l'analisi delle componenti principali (PCA) e molti altri.

2. **Preprocessing dei Dati:** fornisce strumenti per la pulizia e la preparazione dei dati, come l'imputazione dei valori mancanti, la normalizzazione, la scalatura dei dati e la codifica delle variabili categoriche.

3. **Selezione dei Modelli:** offre strumenti per la selezione dei modelli e la valutazione delle loro prestazioni, come la convalida incrociata (cross-validation), la ricerca a griglia (grid search) e la ricerca casuale (random search) per l'ottimizzazione degli iperparametri.

4. **Pipeline:** permette di costruire pipeline per concatenare diverse fasi di trasformazione dei dati e addestramento del modello, facilitando un flusso di lavoro ordinato e riproducibile.

5. **Valutazione dei Modelli:** include molte metriche per valutare le prestazioni dei modelli, come l'accuratezza, la precisione, il richiamo, la F1-score, l'area sotto la curva ROC (AUC-ROC) e altro ancora.

Utilizzo

Scikit-learn è ampiamente utilizzata per varie applicazioni di machine learning grazie alla sua semplicità, efficienza e vasta gamma di funzionalità. Ecco un esempio di come si può usare scikit-learn per un problema di classificazione:

# Importare le librerie necessarie
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Caricare un dataset di esempio (Iris)
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Suddividere i dati in set di addestramento e di test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Preprocessare i dati (scalare le caratteristiche)
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# Inizializzare e addestrare il modello (Support Vector Classifier)
model = SVC(kernel='linear')
model.fit(X_train, y_train)

# Fare previsioni sul set di test
y_pred = model.predict(X_test)

# Valutare il modello
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuratezza del modello: {accuracy:.2f}')

Applicazioni

Scikit-learn può essere utilizzata in molte applicazioni reali.
- **Classificazione:** per esempio, il riconoscimento di immagini, la diagnosi medica, il filtraggio dello spam.
- **Regressione:** per esempio, la previsione del prezzo delle case, la modellazione dei rischi finanziari.
- **Clustering:** per esempio, la segmentazione dei clienti, l'analisi delle reti sociali.
- **Riduzione della dimensionalità:** per esempio, la compressione dei dati, la visualizzazione dei dati ad alta dimensione.