Skip to content

Read our latest paper introducing PyGWalker - On-the-fly Assistant for Exploratory Visual Data Analysis

O que é Scikit-Learn: A biblioteca essencial de Aprendizado de Máquina

Rajiv Chandra
Name
Rajiv Chandra

Updated on

No mundo atual movido por dados, o aprendizado de máquina está se tornando cada vez mais popular. É uma técnica poderosa que permite que computadores aprendam com dados sem serem programados explicitamente. Algoritmos de aprendizado de máquina podem identificar padrões em dados e gerar previsões que podem ser usadas para auxiliar na tomada de decisões.

Para executar algoritmos de aprendizado de máquina, precisamos de bibliotecas que forneçam uma variedade de ferramentas e técnicas para modelagem e análise de dados. Uma das bibliotecas mais populares usadas para aprendizado de máquina em Python é o Scikit-Learn, também conhecido como Sklearn.

Neste artigo, vamos explorar o que é o Scikit-Learn, como ele pode ser usado para aprendizado de máquina e as vantagens de usar essa biblioteca.

O que é o Scikit-Learn?

Scikit-Learn é uma biblioteca de código aberto para aprendizado de máquina em Python. Ela é construída em cima das bibliotecas NumPy, SciPy e Matplotlib, que são ferramentas populares para computação numérica e computação científica em Python.

O Scikit-Learn oferece uma ampla variedade de ferramentas para aprendizado de máquina, como algoritmos de classificação, regressão, agrupamento e redução de dimensionalidade. Ele também inclui uma série de ferramentas de pré-processamento para normalização, escala e codificação de dados.

O Scikit-Learn é projetado para ser simples e eficiente para construir modelos de aprendizado de máquina. Ele é construído com uma API consistente e fácil de usar, o que o torna uma escolha popular tanto para iniciantes quanto para profissionais experientes em aprendizado de máquina.

Scikit learn vs sklearn

Scikit-learn e Sklearn são duas estruturas populares de aprendizado de máquina amplamente utilizadas por cientistas de dados e profissionais de aprendizado de máquina. A principal diferença entre as duas é que Scikit-Learn é o nome original do pacote, enquanto Sklearn é o nome abreviado comumente usado pelos usuários.

Scikit-Learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto que permite aos usuários realizar uma variedade de tarefas, incluindo regressão, classificação, agrupamento e redução de dimensionalidade. Ele é construído em cima das bibliotecas NumPy, SciPy e Matplotlib, que são outras bibliotecas Python amplamente usadas e essenciais para análise e visualização de dados. O Scikit-Learn é projetado para ser fácil de usar, com código otimizado para desempenho e escalabilidade.

Sklearn, por outro lado, é uma abreviação popular comumente usada por cientistas de dados. O pacote é o mesmo que o Scikit-Learn, mas é referido como Sklearn para tornar mais fácil digitá-lo. Os dois pacotes são idênticos em todos os aspectos, com as mesmas funções, documentação e suporte.

Quer criar rapidamente visualizações de dados a partir de um dataframe Python Pandas sem escrever código?

PyGWalker é uma biblioteca Python para Análise Exploratória de Dados com Visualização. PyGWalker (opens in a new tab) pode simplificar seu fluxo de trabalho de análise de dados e visualização de dados em um ambiente Jupyter Notebook, transformando seu dataframe pandas (e dataframe polars) em uma Interface do Usuário no estilo do Tableau para exploração visual.

PyGWalker para visualização de dados (opens in a new tab)

Como o Scikit-Learn pode ser usado para aprendizado de máquina?

O Scikit-Learn pode ser usado para uma ampla variedade de tarefas de aprendizado de máquina, incluindo:

  • Classificação: O Scikit-Learn fornece uma variedade de algoritmos de classificação populares, como regressão logística, árvores de decisão e máquinas de vetor de suporte.
  • Regressão: O Scikit-Learn também fornece vários algoritmos de regressão, incluindo regressão linear e regressão ridge.
  • Agrupamento: O Scikit-Learn oferece diferentes algoritmos de agrupamento, como k-means e agrupamento hierárquico, para agrupar pontos de dados.
  • Redução de dimensionalidade: O Scikit-Learn fornece várias técnicas para reduzir a dimensionalidade de dados de alta dimensionalidade, como análise de componentes principais (PCA) e encaixamento estocástico de vizinhos distribuídos (t-SNE).
  • Pré-processamento: O Scikit-Learn oferece várias ferramentas de pré-processamento para normalização, escala e codificação de dados.

Para usar o Scikit-Learn para aprendizado de máquina, primeiro precisamos importar os módulos relevantes da biblioteca. Aqui está um exemplo básico de como importar o Scikit-Learn e carregar o conjunto de dados Iris:

import sklearn
from sklearn.datasets import load_iris
 
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

O exemplo acima demonstra o carregamento do conjunto de dados Iris, que é um conjunto de dados popular usado para tarefas de classificação. Em seguida, atribuímos os atributos de entrada a X e os rótulos de classe de saída a y.

Que tipo de algoritmos o Scikit-Learn oferece?

O Scikit-Learn oferece uma ampla variedade de algoritmos para aprendizado de máquina. Aqui estão alguns dos mais populares:

Regressão Logística

A regressão logística é um algoritmo popular usado para tarefas de classificação. Ela estima a probabilidade de uma variável de resposta binária ou multiclasse com base em uma ou mais variáveis preditoras.

Aqui está um exemplo de como ajustar um modelo de regressão logística no Scikit-Learn:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
 
clf = LogisticRegression(random_state=0).fit(X, y)

Máquinas de Vetor de Suporte (SVM)

Máquinas de Vetor de Suporte são um conjunto de métodos de aprendizado supervisionado usados para classificação, regressão e detecção de outliers. As SVMs são eficazes em espaços de alta dimensão e são eficientes em termos de memória.

Aqui está um exemplo de como ajustar um modelo de SVM no Scikit-Learn:

from sklearn.svm import SVC
 
clf = SVC(kernel='linear', C=1, random_state=0)
clf.fit(X, y)

Árvores de Decisão

As árvores de decisão são um algoritmo popular usado tanto para tarefas de classificação quanto de regressão. Elas criam um modelo em forma de árvore de decisões e suas possíveis consequências.

Aqui está um exemplo de como ajustar um modelo de árvore de decisão no Scikit-Learn:

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
 
clf = DecisionTreeClassifier().fit(X, y)

Vantagens de usar o Scikit-Learn para aprendizado de máquina

O Scikit-Learn tem muitas vantagens que o tornam uma escolha popular para a construção de modelos de aprendizado de máquina:

  • Código aberto: o Scikit-Learn é gratuito e possui software de código aberto.
  • Simplicidade: o Scikit-Learn foi projetado para ser simples e fácil de usar. Ele possui uma API consistente que facilita a troca entre diferentes algoritmos.
  • Eficiência: o Scikit-Learn é construído para desempenho e eficiência. Ele é otimizado para grandes conjuntos de dados e pode aproveitar CPUs e GPUs com vários núcleos.
  • Popularidade: o Scikit-Learn é amplamente utilizado tanto em ambientes acadêmicos quanto industriais, portanto, possui uma comunidade ativa e muitos recursos disponíveis.

Conclusão

Neste artigo, exploramos o que é o Scikit-Learn, como ele pode ser usado para aprendizado de máquina e as vantagens de usar essa biblioteca. O Scikit-Learn fornece uma ampla gama de ferramentas e técnicas para aprendizado de máquina, incluindo algoritmos de classificação, regressão, clustering e redução de dimensionalidade. Ele foi projetado para ser simples e eficiente, o que o torna uma escolha popular para a construção de modelos de aprendizado de máquina.

Se você estiver interessado em aprender mais sobre o Scikit-Learn, existem muitos recursos disponíveis online, incluindo tutoriais, documentação e código de exemplo. Com o Scikit-Learn, você pode aproveitar o poder do aprendizado de máquina para construir modelos preditivos e encontrar insights em seus dados.

Leituras adicionais: