scikit-learn
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| 作者 | デイビット・クールナポー |
|---|---|
| 初版 | 2007年 |
| 最新版 |
1.5.2[1]  - 2024年9月11日 [±] |
| リポジトリ | |
| プログラミング 言語 | Python, Cython, C, C++ |
| 対応OS | Linux, macOS, Microsoft Windows |
| 種別 | 機械学習ライブラリ |
| ライセンス | BSD License |
| 公式サイト |
scikit-learn |
scikit-learn（サイキット・ラーン、旧称: scikits.learn）は、Pythonのオープンソース機械学習ライブラリ[2]である。サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、k近傍法、DBSCANなどを含む様々な分類、回帰、クラスタリングアルゴリズムを備えており、Pythonの数値計算ライブラリのNumPyとSciPyとやり取りするよう設計されている。
教師あり学習と教師なし学習に対応している。ただし、強化学習・深層学習・グラフィカルモデル（隠れマルコフモデルなど）・シーケンス予測には対応しない方針となっている[3]。
概要
[編集]Scikit-learnプロジェクトは David Cournapeau によるGoogle Summer of Codeプロジェクト、scikits.learnとして始まった。名前は「Scikit」 (SciPy Toolkit) つまり独立して開発・配布されるScipyのサードパーティ拡張であることを示している[4]。オリジナルのコードベースは他の開発者に後に書き換えられた。様々なScipy Toolkitのうち、scikit-learnとscikit-imageは2012年11月に「well-maintained and popular（よくメンテナンスされており、広く使われている）」と評されている[5]。
2015年以降、scikit-learnは活発に開発されており、INRIA、Telecom ParisTech、そして（Google Summer of Codeを通して）部分的にGoogleの援助を受けている[6]。Evernoteはscikit-learnを使用しており、ライブラリのナイーブベイズ分類器でユーザーの投稿から食べ物のレシピであるものを判別している[7]。またMendeleyはscikit-learnのSGD回帰アルゴリズムを用いて推薦システムを構築している[8]。
scikit-learnのAPIは、wiseRFと呼ばれる非フリーなランダムフォレスト実装を提供するwise.ioに採用されている[9][10]。wise.ioのビジネスパートナーであるContinuum IOは、データスループットがscikit-learn実装の7.5倍に上昇したと述べている[11]。これを受けてscikit-learnの開発者らはメモリ使用以外の部分で、wise.ioに並ぶよう実装を最適化したと主張している[12]。
実装
[編集]scikit-learnは大部分がPythonで書かれている。いくつかのコアアルゴリズムは性能向上のためCythonで書かれている。サポートベクターマシンはLIBSVMをラップするCythonで実装されておりロジスティック回帰や線型サポートベクターマシンはLIBLINEARの同様なラッパーで実装されている。
関連項目
[編集]参照
[編集]- ^ "Release 1.5.2"; 閲覧日: 2024年9月26日; 出版日: 2024年9月11日.
- ^ Fabian Pedregosa; Gaël Varoquaux; Alexandre Gramfort; Vincent Michel; Bertrand Thirion; Olivier Grisel; Mathieu Blondel; Peter Prettenhofer; Ron Weiss; Vincent Dubourg; Jake Vanderplas; Alexandre Passos; David Cournapeau (2011).
- ^ “Frequently Asked Questions”. 2 May 2023閲覧。
- ^ Dreijer, Janto. "scikit-learn".
- ^ Eli Bressert (2012).
- ^ "About Us". http://scikit-learn.org.
- ^ Mark Ayzenshtat (22 January 2013).
- ^ Mark Levy (2013).
- ^ "wiserf". wise.io.
- ^ Buitinck, Lars, Gilles Louppe, Mathieu Blondel, Fabian Pedregosa, Andreas Mueller, Olivier Grisel, Vlad Niculae et al. (2013).
- ^ Joseph W. Richards (27 November 2012). "wiseRF Use Cases and Benchmarks".
- ^ Gaël Varoquaux (8 August 2013).
外部リンク
[編集]- 公式ウェブサイト
- scikit-learn - GitHub
- scikit-learn (@scikit_learn) - X（旧Twitter）
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