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2021年7月23日 (金) 08:11時点における版
作者 | David Cournapeau |
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初版 | 2007年 |
最新版 | 1.4.2[1] - 2024年4月9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、Gradient Boosting、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。
概要
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[3] 。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-mantained 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[4]。
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[5] 。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[6] 。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[7]。
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[8][9] 。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[10] 。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[11]。
実装
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
参照
- ^ "Release 1.4.2"; 閲覧日: 2024年4月25日; 出版日: 2024年4月9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).
- ^ 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
- 公式ウェブサイト
- scikit-learn - GitHub
- scikit-learn (@scikit_learn) - X(旧Twitter)