Scikit-learn software | |
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Genere | Libreria di Python Apprendimento automatico (non in lista) |
Sviluppatore | David Cournapeau, Olivier Grisel, Gaël Varoquaux, Alexandre Gramfort e Andreas Mueller |
Ultima versione | 1.6.1 (10 gennaio 2025) |
Sistema operativo | Multipiattaforma |
Linguaggio | C++ Python C Cython |
Licenza | BSD 3-clausole (licenza libera) |
Sito web | scikit-learn.org |
scikit-learn (precedentemente noto come scikits.learn[1]) è una libreria open source di apprendimento automatico per il linguaggio di programmazione Python. Contiene algoritmi di classificazione, regressione e clustering (raggruppamento) e macchine a vettori di supporto, regressione logistica, classificatore bayesiano, k-mean e DBSCAN, ed è progettato per operare con le librerie NumPy e SciPy.
Scikit-learn è in gran parte scritto in Python e utilizza NumPy ampiamente per operazioni di algebra lineare e array ad alte prestazioni. Inoltre, alcuni algoritmi di base sono scritti in Cython per migliorare le prestazioni.[2] Le macchine vettoriali di supporto sono implementate da un wrapper Cython attorno a LIBSVM; regressione logistica e macchine vettoriali di supporto lineare da un wrapper simile intorno a LIBLINEAR. In tali casi, potrebbe non essere possibile estendere questi metodi con Python.[3]
Scikit-learn si integra bene con molte altre librerie Python, come Matplotlib e plotly per la stampa, NumPy per la vettorizzazione degli array, i dataframe Pandas, SciPy e molte altre.