Scikit-learn

Scikit-learn, vaak gestileerd als scikit-learn of afgekort als sklearn, is een krachtige open-source machine learning bibliotheek voor de programmeertaal Python. Ontworpen om eenvoudige en efficiënte tools te bieden voor voorspellende data-analyse, is het een onmisbare bron geworden voor datawetenschappers en machine learning specialisten wereldwijd.

Overzicht

Scikit-learn is gebouwd op verschillende populaire Python-bibliotheken, namelijk NumPy, SciPy en matplotlib. Het biedt een reeks gesuperviseerde en ongesuperviseerde machine learning algoritmen via een consistente interface in Python. De bibliotheek staat bekend om zijn gebruiksgemak, prestaties en schone API, waardoor het geschikt is voor zowel beginners als gevorderde gebruikers.

Oorsprong en Ontwikkeling

Het project begon als scikits.learn, een Google Summer of Code-project door David Cournapeau in 2007. De “scikits” (SciPy Toolkits) namespace werd gebruikt om uitbreidingen voor de SciPy-bibliotheek te ontwikkelen en te verspreiden. In 2010 werd het project verder ontwikkeld door Fabian Pedregosa, Gaël Varoquaux, Alexandre Gramfort en Vincent Michel van het Franse Instituut voor Onderzoek in Informatica en Automatisering (INRIA) in Saclay, Frankrijk.

Sinds de eerste publieke release in 2010 heeft Scikit-learn een aanzienlijke ontwikkeling doorgemaakt dankzij bijdragen van een actieve community van ontwikkelaars en onderzoekers. Het is uitgegroeid tot een van de populairste machine learning bibliotheken in Python, veel gebruikt in zowel de academische wereld als het bedrijfsleven.

Belangrijkste Kenmerken

1. Breed scala aan machine learning algoritmen

Scikit-learn biedt implementaties van veel machine learning algoritmen voor:

• Classificatie: Bepalen tot welke categorie een object behoort. Algoritmen omvatten Support Vector Machines (SVM), k-Nearest Neighbors (k-NN), Random Forests, Gradient Boosting en meer.
• Regressie: Voorspellen van continue waarden die aan een object zijn gekoppeld. Algoritmen omvatten Lineaire Regressie, Ridge Regressie, Lasso, Elastic Net, enz.
• Clustering: Automatisch groeperen van vergelijkbare objecten in sets. Algoritmen omvatten k-Means, DBSCAN, Hiërarchische Clustering en anderen.
• Dimensionaliteitsreductie: Verminderen van het aantal kenmerken in data voor visualisatie, compressie of ruisonderdrukking. Technieken omvatten Principal Component Analysis (PCA), t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) en anderen.

2. Consistente API en efficiënte implementatie

Scikit-learn is ontworpen met een consistente API over al zijn modules. Dit betekent dat je, zodra je de basisinterface begrijpt, moeiteloos kunt wisselen tussen verschillende modellen. De API is opgebouwd rond belangrijke interfaces zoals:

• fit(): Om een model te trainen.
• predict(): Om voorspellingen te doen met het getrainde model.
• transform(): Om data te wijzigen of te reduceren (gebruikt bij preprocessing en dimensionaliteitsreductie).

De bibliotheek is geoptimaliseerd voor prestaties, met kernalgoritmen geïmplementeerd in Cython (een superset van Python die prestaties op C-niveau levert), wat zorgt voor efficiënte berekeningen, zelfs bij grote datasets.

3. Integratie met het Python-ecosysteem

Scikit-learn integreert naadloos met andere Python-bibliotheken:

• NumPy en SciPy voor efficiënte numerieke berekeningen.
• Pandas voor datamanipulatie met DataFrames.
• Matplotlib en seaborn voor datavisualisatie.
• Joblib voor efficiënte berekeningen met parallelisatie.

Deze integratie maakt flexibele en krachtige dataverwerkingspipelines mogelijk.

4. Toegankelijkheid en open source

Als open-source bibliotheek onder de BSD-licentie is Scikit-learn gratis voor zowel persoonlijk als commercieel gebruik. Door de uitgebreide documentatie en actieve community-ondersteuning is het toegankelijk voor gebruikers van elk niveau.

Installatie

Het installeren van Scikit-learn is eenvoudig, vooral als je al NumPy en SciPy hebt geïnstalleerd. Je kunt het installeren met pip:

pip install -U scikit-learn

Of met conda als je de Anaconda-distributie gebruikt:

conda install scikit-learn

Hoe wordt Scikit-learn gebruikt?

Scikit-learn wordt gebruikt voor het bouwen van voorspellende modellen en het uitvoeren van diverse machine learning taken. Hieronder staan de gebruikelijke stappen bij het werken met Scikit-learn:

1. Data voorbereiding

Voordat machine learning algoritmen worden toegepast, moet data worden voorbewerkt:

• Data laden: Data kan worden geladen uit CSV-bestanden, databases of datasets die door Scikit-learn worden geleverd.
• Omgaan met ontbrekende waarden: Gebruik imputationstechnieken om ontbrekende data in te vullen.
• Categorische variabelen coderen: Categorische variabelen omzetten naar numeriek met One-Hot Encoding of Label Encoding.
• Feature scaling: Normaliseren of standaardiseren van data met scalers zoals StandardScaler of MinMaxScaler.

2. Data splitsen

Splits de dataset in trainings- en testsets om de prestaties van het model op ongeziene data te evalueren:

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

3. Een model kiezen en trainen

Kies een geschikt algoritme op basis van het probleem (classificatie, regressie, clustering) en train het model:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

4. Voorspellingen doen

Gebruik het getrainde model om voorspellingen te doen op nieuwe data:

y_pred = model.predict(X_test)

5. Het model evalueren

Evalueer de prestaties van het model met behulp van geschikte statistieken:

• Classificatie-statistieken: Nauwkeurigheid, Precisie, Recall, F1-score, ROC AUC-score.
• Regressie-statistieken: Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), R²-score.

from sklearn.metrics import accuracy_score

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

6. Hyperparameter tuning

Optimaliseer de prestaties van het model door hyperparameters af te stemmen met technieken als Grid Search of Random Search:

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = {'n_estimators': [100, 200], 'max_depth': [3, 5, None]}
grid_search = GridSearchCV(RandomForestClassifier(), param_grid)
grid_search.fit(X_train, y_train)

7. Cross-validatie

Valideer de prestaties van het model door deze te testen op meerdere subsets van de data:

from sklearn.model_selection import cross_val_score

scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)
print(f"Cross-validation scores: {scores}")

Voorbeelden en Toepassingen

Voorbeeld 1: Iris bloem classificatie

Een van de klassieke datasets die in Scikit-learn zijn opgenomen is de Iris-dataset. Het gaat hierbij om het classificeren van irisbloemen in drie soorten op basis van vier kenmerken: kelkbladlengte, kelkbladbreedte, kroonbladlengte en kroonbladbreedte.

Stappen:

1. Laad de dataset
   from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
2. Splits de data
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
3. Train een classifier (bijv. Support Vector Machine):
   from sklearn.svm import SVC
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)
4. Voorspel en evalueer
   y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

Voorbeeld 2: Voorspellen van huizenprijzen

Met de Boston Housing dataset (let op: deze dataset is niet langer aanbevolen vanwege ethische bezwaren; alternatieve datasets zoals California Housing worden aanbevolen) kun je regressie uitvoeren om huizenprijzen te voorspellen op basis van kenmerken zoals het aantal kamers, criminaliteitscijfer, enz.

Stappen:

1. Laad de dataset
   from sklearn.datasets import fetch_california_housing
housing = fetch_california_housing()
X, y = housing.data, housing.target
2. Splits en verwerk de data
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
3. Train een regressor (bijv. Lineaire Regressie):
   from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
4. Voorspel en evalueer
   y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"MSE: {mse}")

Voorbeeld 3: Klanten clusteren

Clustering kan worden gebruikt voor klantensegmentatie door klanten te groeperen op basis van koopgedrag.

Stappen:

1. Bereid de data voor: Verzamel en verwerk gegevens over klanttransacties.
2. Schaal de data
   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
3. Voer k-Means clustering uit
   from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X_scaled)
clusters = kmeans.labels_
4. Analyseer de clusters: Begrijp de kenmerken van elke cluster voor gerichte marketing.

Scikit-learn in AI en Chatbots

Hoewel Scikit-learn niet specifiek is ontworpen voor natural language processing (NLP) of chatbots, is het wel van groot belang bij het bouwen van machine learning modellen die onderdeel kunnen zijn van een AI-systeem, inclusief chatbots.

Feature extractie uit tekst

Scikit-learn biedt tools om tekstdata om te zetten in numerieke kenmerken:

• CountVectorizer: Zet tekst om in een matrix van tokentellingen.
• TfidfVectorizer: Zet tekst om in een matrix van TF-IDF kenmerken.

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

documents = ["Hallo, hoe kan ik u helpen?", "Wat is uw naam?", "Tot ziens!"]
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(documents)

Intentieclassificatie in chatbots

Chatbots moeten vaak gebruikersvragen classificeren naar intenties om passende antwoorden te geven. Scikit-learn kan worden gebruikt om classifiers voor intentiedetectie te trainen.

Stappen:

1. Verzamel en label data: Verzamel een dataset van gebruikersvragen gelabeld met intenties.
2. Vectoriseer de tekst
   vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(queries)
3. Train een classifier
   model = LogisticRegression()
model.fit(X, intents)
4. Voorspel intenties
   new_query = "Kunt u mij helpen met mijn account?"
X_new = vectorizer.transform([new_query])
predicted_intent = model.predict(X_new)

Sentimentanalyse

Het begrijpen van het sentiment achter gebruikersberichten kan de interactie met chatbots verbeteren.

from sklearn.datasets import fetch_openml

# Stel dat je een gelabelde dataset hebt voor sentimentanalyse
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)

Integratie met AI-automatiseringstools

Scikit-learn modellen kunnen worden geïntegreerd in grotere AI-systemen en geautomatiseerde workflows:

• Pipeline-integratie: Met de Pipeline-klasse van Scikit-learn kun je transformers en estimators aan elkaar koppelen, waardoor de automatisering van preprocessing- en modelleerprocessen mogelijk is.

  from sklearn.pipeline import Pipeline
  pipeline = Pipeline([
      ('vectorizer', TfidfVectorizer()),
      ('classifier', LogisticRegression())
  ])
  pipeline.fit(queries, intents)
  

• Modeldeployement: Getrainde modellen kunnen worden opgeslagen met joblib en geïntegreerd in productiesystemen.

  import joblib
  joblib.dump(model, 'model.joblib')
  # Later
  model = joblib.load('model.joblib')
  

Sterke punten en beperkingen

Sterke punten

• Gebruiksgemak: Eenvoudige en consistente API.
• Uitgebreide documentatie: Gedetailleerde handleidingen en tutorials.
• Community-ondersteuning: Actieve community die bijdraagt aan ontwikkeling en support.
• Prestaties: Efficiënte implementaties geschikt voor grote datasets.

Beperkingen

• Deep Learning: Scikit-learn is niet ontworpen voor deep learning. Bibliotheken zoals TensorFlow of PyTorch zijn meer geschikt.
• Online learning: Beperkte ondersteuning voor online of incrementele leeralgoritmen.
• GPU-versnelling: Ondersteunt niet standaard GPU-versnelde berekeningen.

Alternatieven

Hoewel Scikit-learn een veelzijdige bibliotheek is, zijn er alternatieven voor specifieke behoeften:

• TensorFlow en Keras: Voor deep learning en neurale netwerken.
• PyTorch: Voor geavanceerd machine learning onderzoek en deep learning.
• XGBoost en LightGBM: Voor gradient boosting algoritmen met betere prestaties op grote datasets.
• spaCy: Voor geavanceerde natural language processing.

Onderzoek naar Scikit-learn

Scikit-learn is een uitgebreide Python-module die een breed scala aan state-of-the-art machine learning algoritmen integreert, geschikt voor middelgrote gesuperviseerde en ongesuperviseerde problemen. Een belangrijk artikel getiteld “Scikit-learn: Machine Learning in Python” van Fabian Pedregosa en anderen, gepubliceerd in 2018, biedt een diepgaand overzicht van deze tool. De auteurs benadrukken dat Scikit-learn is ontworpen om machine learning toegankelijk te maken voor niet-specialisten via een algemeen toepasbare high-level taal. Het pakket richt zich op gebruiksgemak, prestaties en API-consistentie, terwijl het minimale afhankelijkheden behoudt. Dit maakt het zeer geschikt voor zowel academische als commerciële toepassingen, mede dankzij de distributie onder de vereenvoudigde BSD-licentie. Voor meer gedetailleerde informatie, broncode, binaries en documentatie kun je terecht op Scikit-learn. Het oorspronkelijke artikel vind je hier.