کتابخانه سایکیت لرن (scikit-learn) چیست و چگونه از آن استفاده کنیم؟

سایکیت لرن، شامل مجموعه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین متنوع است که برای تحلیل و پیش‌بینی داده‌ها استفاده می‌شوند. این کتابخانه ابزارهای مفیدی را برای پیش‌پردازش داده، استخراج و انتخاب ویژگی‌ها، تجزیه و تحلیل آماری، تقسیم داده به دسته‌ها، اعتبارسنجی مدل‌ها و ارزیابی عملکرد آن‌ها فراهم می‌کند.

با استفاده از سایکیت لرن، توسعه‌دهندگان و پژوهشگران می‌توانند الگوریتم‌های پرکاربرد مانند تحلیل رگرسیون، دسته‌بندی، خوشه‌بندی، آموزش ماشین و تحلیل مولفه‌های اصلی را پیاده‌سازی و استفاده کنند. همچنین، سایکیت لرن ابزارهایی برای تنظیم پارامترها، انتخاب مدل‌های بهتر، و تشخیص و رفع مشکلات رایج در یادگیری ماشین را نیز فراهم می‌کند.

با توجه به ساختار ساده و قابل فهم scikit-learn، آموزش و استفاده از آن برای افرادی که با مفاهیم یادگیری ماشین آشنایی دارند بسیار آسان است. این کتابخانه همچنین دارای مستندات جامع، مثال‌ها و مجموعه‌ای از مجوزهای آماده دارد که کاربران را در فرآیند توسعه و تجزیه و تحلیل داده‌ها همراهی می‌کند.

سایکیت لرن (scikit-learn) چگونه کار می‌کند؟

scikit-learn برای انجام وظایف یادگیری ماشین و تحلیل داده از الگوریتم‌های مختلف استفاده می‌کند. به طور کلی نحوه کارکرد این کتابخانه به این صورت است.

• اولین گام آماده‌سازی داده‌ها است. در مرحله اول، داده‌ها باید به شکلی مناسب برای استفاده در مدل‌های یادگیری ماشین آماده شوند که شامل پیش‌پردازش داده‌ها، مانند مقیاس‌بندی و تبدیل ویژگی‌ها، حذف داده‌های ناقص یا تکراری، تجزیه و تحلیل آماری و استخراج ویژگی‌ها می‌شود. scikit-learn ابزارهایی برای انجام این مراحل در اختیار متخصصان قرار می‌دهد.
• مرحله بعد نوبت به انتخاب و ساخت مدل می‌رسد. در این مرحله، الگوریتم یادگیری ماشین مورد استفاده براساس نوع مسئله و نوع داده‌ها انتخاب می‌شود. scikit-learn شامل مجموعه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین است که از آن‌ها می‌توانید استفاده کنید. برخی از مدل‌های پرکاربرد شامل رگرسیون خطی، درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان، شبکه‌های عصبی و خوشه‌بندی k-Means هستند.
• مرحله بعدی آموزش مدل است. در این مرحله، مدل با استفاده از داده‌های آموزشی، آموزش داده می‌شود که به معنای یافتن پارامترهای مدل است که بهترین عملکرد را در پیش‌بینی داده‌ها ارائه دهند. scikit-learn ابزارهایی برای آموزش مدل‌ها ارائه می‌کند، از جمله توابع fit که با استفاده از داده‌های آموزشی، مدل را بهبود می‌بخشد. پس از این مرحله نوبت به ارزیابی مدل می‌رسد. پس از آموزش مدل، نیاز است تا عملکرد مدل بر روی داده‌های تست یا داده‌های جدید ارزیابی شود. scikit-learn ابزارهایی برای انجام ارزیابی مدل‌ها، مانند معیارهای دقت، صحت، ماتریس درهم‌ریختگی و منحنی‌های ROC را فراهم می‌کند.
• پس از آموزش و ارزیابی مدل، می‌توان از مدل برای پیش‌بینی برچسب‌ها یا مقادیر جدید استفاده کرد. با استفاده از مدل آموزش داده، می‌توانید به سوالات جدید پاسخ دهید یا داده‌های جدید را پیش‌بینی کنید. به طور خلاصه، scikit-learn با استفاده از مجموعه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و ابزارهای مربوطه، فرایند آموزش و استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین را در پایتون ساده‌تر می‌کند. این کتابخانه از قابلیت‌های متنوعی برای پیش‌پردازش داده، ساخت و آموزش مدل‌ها، ارزیابی عملکرد و پیش‌بینی استفاده می‌کند.

scikit-learn چه مزایایی نسبت به رقبا دارد؟

scikit-learn دارای مزایای بسیاری است که آن را از رقبا متمایز می‌کند. برخی از این مزایا به شرح زیر هستند:

• سادگی و کاربری ساده: scikit-learn دارای رابط کاربری ساده و قابل فهمی است که درک آن برای توسعه‌دهندگان و پژوهشگرانی که با مفاهیم یادگیری ماشین آشنایی دارند، ساده است. همچنین، مستندات جامع و مثال‌های فراوانی نیز در اختیار کاربران قرار می‌دهد. مورد بعدی در ارتباط با پوشش گسترده الگوریتم‌ها است. scikit-learn شامل مجموعه‌ای گسترده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین است که شامل رگرسیون، درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان، خوشه‌بندی، تقویت تقریبی و بسیاری دیگر است. این پوشش گسترده الگوریتمی به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد برای هر مسئله خاصی، الگوریتم مناسب را انتخاب کنند.
• scikit-learn ابزارهای متنوعی برای پیش‌پردازش داده‌ها فراهم می‌کند که شامل مقیاس‌بندی و تبدیل ویژگی‌ها، حذف داده‌های ناقص یا تکراری، تجزیه و تحلیل آماری و استخراج ویژگی‌ها می‌شود. این ابزارها به کاربران کمک می‌کنند تا داده‌های خام را به شکلی مناسب برای استفاده در مدل‌های یادگیری ماشین آماده کنند. scikit-learn ابزارهایی برای ارزیابی عملکرد مدل‌ها فراهم می‌کند و اجازه می‌دهد از معیارهای متنوعی مانند دقت، صحت، ماتریس درهم‌ریختگی، منحنی‌های ROC و معیارهای دیگر برای ارزیابی پیش‌بینی و دقت مدل‌ها استفاده کنید.
• scikit-learn به کاربران امکان می‌دهد الگوریتم‌های خود را سفارشی‌سازی کنند و الگوریتم‌های جدید را پیاده‌سازی کنند. همچنین، به عنوان یک کتابخانه متن‌باز، کاربران می‌توانند به منبع باز پروژه دسترسی داشته باشند، با افراد دیگر همکاری کنند.

چگونه از scikit-learn استفاده کنیم؟

برای استفاده از scikit-learn، مراحل زیر را می‌توانید دنبال کنید:

1. نصب scikit-learn: ابتدا باید scikit-learn را در سیستم خود نصب کنید. می‌توانید از مدیر بسته‌های پایتون مثل pip استفاده کنید و دستور زیر را در ترمینال یا پنجره دستورات وارد کنید:

   pip install scikit-learn

   این دستور scikit-learn را از مخزن PyPI دریافت و نصب می‌کند.

2. وارد کردن ماژول‌های مورد نیاز: پس از نصب، باید ماژول‌های مورد نیاز را در برنامه خود وارد کنید. این موضوع شامل استفاده از دستور import برای وارد کردن ماژول‌ها است. به طور معمول، از import sklearn استفاده می‌شود.

3. آموزش مدل: برای آموزش مدل، باید داده‌ها را بارگیری کنید و آنها را به فرمت مناسب برای استفاده در scikit-learn تبدیل کنید. سپس، مدل مورد نظر خود را انتخاب کنید و آن را با استفاده از داده‌ها آموزش دهید. برای مثال، اگر می‌خواهید یک مدل رگرسیون خطی آموزش دهید، ابتدا ماژول linear_model را وارد کنید و سپس یک شیء از کلاس LinearRegression بسازید و آن را با استفاده از داده‌های آموزشی برازش کنید.

4. ارزیابی مدل: پس از آموزش مدل، می‌توانید از داده‌های آزمایشی استفاده کنید تا عملکرد مدل را ارزیابی کنید. scikit-learn دارای معیارهای متنوعی برای ارزیابی مدل‌ها است که می‌توانید از آنها استفاده کنید. برای مثال، برای یک مدل رگرسیون خطی، می‌توانید از معیارهای مانند R-squared یا میانگین مربعات خطا استفاده کنید.

5. پیش‌بینی: پس از آموزش و ارزیابی مدل، می‌توانید از مدل برای پیش‌بینی برچسب‌ها یا مقادیر جدید استفاده کنید. برای مثال، اگر مدل شما یک مدل رگرسیون خطی است، می‌توانید با استفاده از دستور predict از مدل برای پیش‌بینی مقادیر جدید استفاده کنید.

مثالی از نحوه استفاده از scikit-learn

به عنوان یک مثال ساده، فرض کنید که می‌خواهید یک مدل رگرسیون خطی را با استفاده از داده‌های ساده آموزش دهید و سپس از آن برای پیش‌بینی مقادیر جدید استفاده کنید. فرآیند انجام این کار با استفاده از کتابخانه scikit-learn به شرح زیر است:

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# داده‌های آموزشی

X_train = [[1], [2], [3], [4], [5]]  # ویژگی‌های ورودی

y_train = [2, 4, 6, 8, 10]  # برچسب‌ها

# ایجاد یک مدل رگرسیون خطی

model = LinearRegression()

# آموزش مدل با داده‌های آموزشی

model.fit(X_train, y_train)

# پیش‌بینی مقادیر جدید

X_test = [[6], [7], [8]]  # ویژگی‌های ورودی برای پیش‌بینی

y_pred = model.predict(X_test)  # پیش‌بینی برچسب‌ها

# چاپ نتایج

print("پیش‌بینی برچسب‌ها:", y_pred)

در این مثال، ابتدا ماژول LinearRegression را وارد می‌کنیم. سپس، داده‌های آموزشی را تعریف می‌کنیم، که شامل ویژگی‌های ورودی (X_train) و برچسب‌ها (y_train) است. سپس یک شیء از کلاس LinearRegression را ایجاد کرده و مدل را تعریف می‌کنیم.

سپس با استفاده از دستور fit مدل را با داده‌های آموزشی آموزش می‌دهیم. پس از آموزش مدل، می‌توانیم از داده‌های جدید (X_test) برای پیش‌بینی برچسب‌ها استفاده کنیم. با استفاده از دستور predict، مقادیر پیش‌بینی شده را برای ورودی‌های جدید محاسبه می‌کنیم و در y_pred ذخیره می‌کنیم. در نهایت، مقادیر پیش‌بینی شده را چاپ می‌کنیم. در این مثال، پیش‌بینی برچسب‌ها برای ورودی‌های [6]، [7] و [8] داده شده است.

چگونه می‌توانیم مدل رگرسیون خطی را برای داده‌هایی که داریم آموزش دهیم؟

برای آموزش مدل رگرسیون خطی برای داده‌های خود، باید بر مبنای مراحل زیر گام برداریم:

1. آماده‌سازی داده‌ها: ابتدا باید داده‌های خود را آماده کنید. شامل ویژگی‌های ورودی (X) و برچسب‌ها (y) است. مطمئن شوید که داده‌ها در فرمت صحیح قرار دارند و از نوع ndarray یا pandas DataFrame استفاده کنید. همچنین، مطمئن شوید که ابعاد داده‌ها درست است (برای رگرسیون خطی، باید یک بردار برچسب یک بعدی و یک ماتریس ویژگی دو بعدی باشد).

2. ایجاد مدل: بعدازآن، باید یک شیء از کلاس رگرسیون خطی را ایجاد کنید. در scikit-learn، ما از کلاس LinearRegression استفاده می‌کنیم. می‌توانید ماژول مربوطه را وارد کنید و سپس یک شیء از کلاس LinearRegression بسازید.

   from sklearn.linear_model import LinearRegression

   model = LinearRegression()

3. آموزش مدل: اکنون که مدل را ایجاد کردید، باید آن را با داده‌های آموزشی خود آموزش دهید. برای این کار، از روش fit مدل استفاده می‌کنیم و داده‌های آموزشی را به عنوان ورودی به آن می‌دهیم.

   model.fit(X_train, y_train)

   در اینجا X_train ماتریس ویژگی‌ها (داده‌های آموزشی) و y_train بردار برچسب‌ها (برچسب‌های آموزشی) هستند.

4. ارزیابی مدل: پس از آموزش مدل، می‌توانید عملکرد آن را ارزیابی کنید. بستگی به نوع مسئله و داده‌های خود، می‌توانید از معیارهای مختلفی برای ارزیابی استفاده کنید. در رگرسیون خطی، معیارهای متداولی مانند R-squared، میانگین مربعات خطا (MSE) و میانگین مطلق خطا (MAE) را می‌توانید استفاده کنید.

5. پیش‌بینی با مدل آموزش دیده: پس از آموزش مدل، می‌توانید از آن برای پیش‌بینی برچسب‌ها یا مقادیر جدید استفاده کنید. برای این کار، از روش predict مدل استفاده می‌کنیم و داده‌های جدید را به آن می‌دهیم.

   y_pred = model.predict(X_test)

در این مثال، X_test ماتریس ویژگی‌های داده‌های جدید است و y_pred بردار پیش‌بینی شده برچسب‌ها توسط مدل است. اکنون آماده هستید مدل آموزش دیده را برای پیش‌بینی داده‌های جدید مورد استفاده قرار دهید.