Scikit-Learn در پایتون

Scikit Learn کتابخانه یادگیری ماشین

در این مقاله چه میخوانیم؟

Scikit-Learn یک کتابخانه متن‌باز و رایگان برای یادگیری ماشین در زبان برنامه‌نویسی پایتون است. این کتابخانه شامل طیف وسیعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، از جمله طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد است. Scikit-Learn به دلیل سادگی استفاده، تنوع الگوریتم‌ها و عملکرد خوب آن، یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین در جهان است.

ویژگی‌های Scikit-Learn

ویژگی‌های Scikit-Learn

Scikit-Learn دارای ویژگی‌های زیر است:

  • تنوع الگوریتم‌ها: Scikit-Learn شامل طیف وسیعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای طیف وسیعی از کاربردها است.
  • سادگی استفاده: Scikit-Learn برای استفاده آسان طراحی شده است. با استفاده از Scikit-Learn، می‌توانید به سرعت و به راحتی مدل‌های یادگیری ماشین را ایجاد و ارزیابی کنید.
  • عملکرد خوب: Scikit-Learn از الگوریتم‌های یادگیری ماشین کارآمد و دقیق استفاده می‌کند.
چگونگی استفاده از Scikit-Learn

چگونگی استفاده از Scikit-Learn

برای استفاده از Scikit-Learn، ابتدا باید آن را نصب کنید. برای نصب Scikit-Learn در سیستم عامل ویندوز، می‌توانید از دستور زیر استفاده کنید:

pip install scikit-learn

پس از نصب Scikit-Learn، می‌توانید از آن برای ایجاد مدل‌های یادگیری ماشین استفاده کنید. برای مثال، برای ایجاد یک مدل طبقه‌بندی، می‌توانید از کد زیر استفاده کنید:

Python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# Load the data
data = np.loadtxt("data.csv", delimiter=",")

# Split the data into train and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, data[:, -1], test_size=0.25)

# Create the model
model = LogisticRegression()

# Fit the model to the training data
model.fit(X_train, y_train)

# Evaluate the model on the test data
score = model.score(X_test, y_test)

print(score)

کد بالا ابتدا داده‌ها را بارگیری می‌کند و آن‌ها را به دو مجموعه آموزشی و آزمایشی تقسیم می‌کند. سپس، یک مدل طبقه‌بندی لجستیک را ایجاد می‌کند و آن را به داده‌های آموزشی آموزش می‌دهد. در نهایت، عملکرد مدل را بر روی داده‌های آزمایشی ارزیابی می‌کند.

فرآیند مدل سازی در کتابخانه Scikit-Learn 

فرآیند مدل سازی در کتابخانه Scikit-Learn 

  1. آماده‌سازی داده‌ها: اولین مرحله در فرآیند مدل سازی، آماده‌سازی داده‌ها است. این شامل مراحلی مانند پاکسازی داده‌ها، تبدیل داده‌ها و استانداردسازی داده‌ها است.
  2. انتخاب الگوریتم: مرحله بعدی، انتخاب الگوریتم مناسب برای داده‌ها است. Scikit-Learn شامل طیف وسیعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. انتخاب الگوریتم مناسب به نوع داده‌ها، ماهیت مسئله و اهداف شما بستگی دارد.
  3. آموزش مدل: مرحله بعدی، آموزش مدل است. در این مرحله، مدل با استفاده از داده‌های آموزشی آموزش می‌بیند.
  4. ارزیابی مدل: مرحله بعدی، ارزیابی مدل است. در این مرحله، عملکرد مدل بر روی داده‌های آزمایشی ارزیابی می‌شود.
  5. بهینه‌سازی مدل: مرحله آخر، بهینه‌سازی مدل است. در این مرحله، پارامترهای مدل برای بهبود عملکرد آن بهینه می‌شوند.
آماده‌سازی داده‌ها

قبل از اینکه بتوانید یک مدل یادگیری ماشین ایجاد کنید، باید داده‌های خود را آماده کنید. این شامل مراحلی مانند پاکسازی داده‌ها، تبدیل داده‌ها و استانداردسازی داده‌ها است.

پاکسازی داده‌ها

اولین قدم در آماده‌سازی داده‌ها، پاکسازی داده‌ها است. این شامل حذف داده‌های نادرست، داده‌های ناقص و داده‌های تکراری است.

تبدیل داده‌ها

در مرحله بعدی، ممکن است لازم باشد داده‌ها را تبدیل کنید. این شامل تبدیل داده‌های متنی به داده‌های عددی، تبدیل داده‌های نامنظم به داده‌های منظم و تبدیل داده‌های گسسته به داده‌های پیوسته است.

استانداردسازی داده‌ها

استانداردسازی داده‌ها، یک فرآیند مهم برای بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین است. در این فرآیند، داده‌ها به گونه‌ای تنظیم می‌شوند که دارای میانگین صفر و واریانس واحد باشند.

انتخاب الگوریتم

پس از اینکه داده‌های خود را آماده کردید، باید الگوریتم مناسب برای داده‌های خود را انتخاب کنید. Scikit-Learn شامل طیف وسیعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. انتخاب الگوریتم مناسب به نوع داده‌ها، ماهیت مسئله و اهداف شما بستگی دارد.

آموزش مدل

در مرحله بعدی، باید مدل خود را آموزش دهید. در این مرحله، مدل با استفاده از داده‌های آموزشی آموزش می‌بیند. آموزش مدل معمولاً شامل مراحل زیر است:

  • انتخاب پارامترهای الگوریتم: اولین قدم در آموزش مدل، انتخاب پارامترهای الگوریتم است. پارامترهای الگوریتم، مقادیری هستند که بر عملکرد مدل تأثیر می‌گذارند.
  • آغاز آموزش: پس از انتخاب پارامترهای الگوریتم، آموزش مدل آغاز می‌شود. آموزش مدل معمولاً یک فرآیند تکراری است. در هر تکرار، مدل با استفاده از یک زیرمجموعه از داده‌های آموزشی آموزش می‌بیند.
  • پایان آموزش: آموزش مدل زمانی پایان می‌یابد که الگوریتم به یک نقطه بهینه برسد یا تعداد تکرارها به حد خاصی برسد.
ارزیابی مدل

پس از آموزش مدل، باید عملکرد آن را ارزیابی کنید. این شامل ارزیابی عملکرد مدل بر روی داده‌های آزمایشی است. ارزیابی عملکرد مدل معمولاً شامل مراحل زیر است:

  • تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی: اولین قدم در ارزیابی عملکرد مدل، تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی است. مجموعه آموزشی برای آموزش مدل استفاده می‌شود و مجموعه آزمایشی برای ارزیابی عملکرد مدل استفاده می‌شود.
  • پیش‌بینی مقادیر برچسب بر روی مجموعه آزمایشی: پس از تقسیم داده‌ها، باید مقادیر برچسب بر روی مجموعه آزمایشی را پیش‌بینی کنید.
  • مقایسه مقادیر برچسب پیش‌بینی شده با مقادیر برچسب واقعی: در نهایت، باید مقادیر برچسب پیش‌بینی شده را با مقادیر برچسب واقعی مقایسه کنید.
بهینه‌سازی مدل

پس از ارزیابی عملکرد مدل، ممکن است بخواهید پارامترهای مدل را برای بهبود عملکرد آن بهینه کنید. این فرآیند معمولاً شامل تکرار مراحل زیر است:

  • انتخاب مجموعه پارامترهای جدید: اولین قدم در بهینه‌سازی مدل، انتخاب مجموعه پارامترهای جدید است
آموزش Scikit-Learn

آموزش Scikit-Learn

برای یادگیری نحوه استفاده از Scikit-Learn، می‌توانید از منابع زیر استفاده کنید:

  1. کتابخانه مستندات Scikit-Learn: این کتابخانه شامل مستندات کاملی در مورد نحوه استفاده از الگوریتم‌های Scikit-Learn است.
  2. کتاب‌ها و دوره‌های آموزشی: کتاب‌ها و دوره‌های آموزشی زیادی در مورد Scikit-Learn موجود است. این منابع می‌توانند به شما کمک کنند تا نحوه استفاده از Scikit-Learn را در پروژه‌های خود بیاموزید.
  3. مجتمع‌های آنلاین: مجتمع‌های آنلاین زیادی برای یادگیری ماشین وجود دارد. این مجتمع‌ها می‌توانند مکان مناسبی برای پرسیدن سؤالات و یادگیری از سایر کاربران باشند.

معرفی دوره توسعه گر‌ پایتون

آینده سازترین حوزه برنامه‌ نویسی بدون شک هوش مصنوعیه ،یعنی چی ؟
الان توی همین گوشی و اپلیکیشن ها و سایت هایی که داری استفاده میکنی بدون اینکه حواست باشه هوش مصنوعی داره یک سری از کاراتو انجام میده،خب پس این استفاده از هوش مصنوعی روز به‌ روز داره بیشتر میشه ،پس اینکه مهارتش رو بدست بیاری خیلی مهمه و کلی فرصت شغلی میتونه برات ایجاد کنه اما از کجا باید شروع کنی و با چه زبان برنامه‌نویسی؟
هوش مصنوعی هم مثل بقیه حوزه های برنامه نویسی ی نقشه راه داره که با یادگیری پایتون ، اصول و منطق اصلی برنامه نویسی ، ماشین لرنینگ، مدلسازی و… شروع میشه ،در این دوره شما پایتون و هوش مصنوعی رو کامل یاد میگیرید.
اما با توجه به اینکه حوزه وب هم الان بازار کار خوبی داره به همین دلیل بحث وب و ساخت سایت رو هم در ترم دوم یاد میگیرید،و بعد از اینکه در طول سه ترم برنامه‌نویسی ویندوز، وب و هوش مصنوعی را به زبان پایتون مسلط شدید برای اینکه بتونید از مهارتتون پول در بیارید میریم سراغ ترم چهارم و بیزنس رو طوری یاد میگیری که باهاش بتونی به کسب درآمد از مهارتت برسی​.​

نتیجه‌گیری

Scikit-Learn یک کتابخانه قدرتمند و انعطاف‌پذیر برای یادگیری ماشین است. این کتابخانه می‌تواند برای طیف وسیعی از کاربردها استفاده شود. اگر به یادگیری ماشین علاقه دارید، Scikit-Learn یک ابزار ارزشمند برای شما خواهد بود.​

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *