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Scikit-learn

プログラミング言語Pythonの機械学習ライブラリ ウィキペディアから

Scikit-learn
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scikit-learn(サイキット・ラーン、旧称: scikits.learn)は、Pythonオープンソース機械学習ライブラリ[2]である。サポートベクターマシンランダムフォレスト勾配ブースティングk近傍法DBSCANなどを含む様々な分類回帰クラスタリングアルゴリズムを備えており、Pythonの数値計算ライブラリのNumPySciPyとやり取りするよう設計されている。

概要 作者, 初版 ...

教師あり学習教師なし学習に対応している。ただし、強化学習深層学習グラフィカルモデル隠れマルコフモデルなど)・シーケンス予測には対応しない方針となっている[3]

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概要

Scikit-learnプロジェクトは David Cournapeau によるGoogle Summer of Codeプロジェクト、scikits.learnとして始まった。名前は「Scikit」 (SciPy Toolkit) つまり独立して開発・配布されるScipyのサードパーティ拡張であることを示している[4]。オリジナルのコードベースは他の開発者に後に書き換えられた。様々なScipy Toolkitのうち、scikit-learnとscikit-image英語版は2012年11月に「well-maintained and popular(よくメンテナンスされており、広く使われている)」と評されている[5]

2015年以降、scikit-learnは活発に開発されており、INRIATelecom ParisTech英語版、そして(Google Summer of Codeを通して)部分的にGoogleの援助を受けている[6]Evernoteはscikit-learnを使用しており、ライブラリのナイーブベイズ分類器でユーザーの投稿から食べ物のレシピであるものを判別している[7]。またMendeleyはscikit-learnのSGD回帰アルゴリズムを用いて推薦システムを構築している[8]

scikit-learnのAPIは、wiseRFと呼ばれる非フリーランダムフォレスト実装を提供するwise.ioに採用されている[9][10]。wise.ioのビジネスパートナーであるContinuum IOは、データスループットがscikit-learn実装の7.5倍に上昇したと述べている[11]。これを受けてscikit-learnの開発者らはメモリ使用以外の部分で、wise.ioに並ぶよう実装を最適化したと主張している[12]

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実装

scikit-learnは大部分がPythonで書かれている。いくつかのコアアルゴリズムは性能向上のためCythonで書かれている。サポートベクターマシンLIBSVMをラップするCythonで実装されておりロジスティック回帰や線型サポートベクターマシンはLIBLINEARの同様なラッパーで実装されている。

関連項目

参照

外部リンク

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