Scikit-Learn 이란?

AI, Machine Learning, Deep Learning에 대한 활용은 이전에 개발되어진 알고리즘에 대한 이해부터 시작 한다.
AI는 기본으로 수학, 통계 등에 기반을 두고 있으며, 알고리즘에 대한 이해를 해야 최적화를 통한 활용이 가능하다 할 수 있다.

Scikit-Learn은 ‘사이킷런’ 이라고 부르며, 오픈소스로 개인, 비지니스 관계 없이 누구나 무료로 사용 가능하다.
그리고 Machine Learning 을 위한 유용하고 강력한 라이브러리 중 하나 이다.
이 라이브러리는 분류, 회귀, 클러스터링, 차원 축소를 포함하여, Machine Learning 및 통계 모델링을 위한 효율적인 도구를 제공한다.

Scikit-Learn은 Numpy, SciPy, Matplitlib, Jollibee, Pandas를 기반으로 하며, 다음 명령어로 Scikit-Learn을 설치 할 수 있다.

pip install -U scikit-learn

contact install scikit-learn

Scikit-Learn은 머신 러닝 활용을 위한 패키지로 다음과 같은 내용을 포함하고 있다.

• 지도 학습 알고리즘: 선형 회귀, SVM, Decision Tree 등
• 비지도 학습 알고리즘: 클러스터링, 주 성분 분석(PCA), 요인 분석 등
• 벤치마크 용 데이터 셋 예제: 보스턴 주택 가격, 붓꽃 종류 분류, 손으로 쓴 숫자 이미지, 와인 분류 등
• 데이터 전처리(preprocessing): 데이터 셋 분할, 데이터 스케일 조정, 수치적 데이터 전처리, 결측치 전처리 등
• 모형 평가 및 선택(evaluation and selection)

특히 다른 라이브러리와 호환성이 좋다는 것이 가장 큰 장점이다. 라이브러리 내적으로 통일된 인터페스를 가지고 있기 때문에 매우 간단하게 여러 기법을 적용할 수 있다.