Scikit-learn adalah perpustakaan pembelajaran mesin, yang ditulis dengan Python, dirancang untuk menggabungkan algoritma pembelajaran mesin klasik ke dalam alur kerja ilmu data kontemporer. Scikit-learn adalah perpustakaan sumber terbuka dan gratis yang terdiri dari alat sederhana dan efisien untuk penambangan data dan analisis data, dirancang untuk bekerja dengan bahasa komputasi ilmiah populer SciPy dan NumPy.
Perpustakaan ini dibangun berdasarkan proyek sumber terbuka yang sudah ada seperti SciPy, NumPy, pandas, dan Cython, dan menggabungkan penelitian pembelajaran mesin historis dengan rekayasa perangkat lunak modern. Ini menyediakan serangkaian algoritma pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi.
Algoritme yang tersedia mencakup regresi logistik, hutan acak, dan mesin vektor pendukung, serta model pengelompokan (misalnya k-means), pohon keputusan, dan metode ansambel. Scikit-learn juga menyediakan fungsi utilitas untuk visualisasi, prapemrosesan, pemilihan fitur, dan banyak lagi. Ini mudah diintegrasikan dengan perpustakaan lain, seperti notebook Matplotlib dan Jupyter.
Berkat desain API-nya memudahkan pengguna untuk memperluas perpustakaan. Selain itu, dokumentasi komprehensif tersedia untuk perpustakaan sebagai dokumentasi atau tutorial online dan komunitas pengguna yang terus berkembang.
Scikit-learn dapat digunakan untuk berbagai tugas, termasuk klasifikasi, regresi, pengelompokan, dan pengurangan dimensi, dan dapat digunakan untuk mendefinisikan, melatih, menguji, dan mengevaluasi model pembelajaran mesin. Ini sangat cocok untuk kumpulan data skala kecil hingga menengah, serta pelatihan data besar.
