Scikit-learn은 Python으로 작성된 기계 학습 라이브러리로, 고전적인 기계 학습 알고리즘을 현대 데이터 과학 워크플로에 통합하도록 설계되었습니다. Scikit-learn은 데이터 마이닝 및 데이터 분석을 위한 간단하고 효율적인 도구로 구성된 무료 오픈 소스 라이브러리로, 널리 사용되는 과학 컴퓨팅 언어인 SciPy 및 NumPy와 함께 작동하도록 설계되었습니다.
이 라이브러리는 SciPy, NumPy, pandas, Cython과 같은 기존 오픈 소스 프로젝트를 기반으로 구축되었으며, 과거의 기계 학습 연구와 현대 소프트웨어 엔지니어링을 결합합니다. 다양한 지도 및 비지도 학습 알고리즘을 제공합니다.
사용 가능한 알고리즘에는 클러스터링 모델(예: k-평균), 의사결정 트리 및 앙상블 방법과 함께 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트 및 지원 벡터 머신이 포함됩니다. Scikit-learn은 시각화, 전처리, 기능 선택 등을 위한 유틸리티 기능도 제공합니다. Matplotlib 및 Jupyter 노트북과 같은 다른 라이브러리와 쉽게 통합됩니다.
API 설계 덕분에 사용자는 라이브러리를 쉽게 확장할 수 있습니다. 또한 라이브러리에 대한 포괄적인 문서를 온라인 문서나 튜토리얼로 사용할 수 있으며 계속 성장하는 사용자 커뮤니티도 있습니다.
Scikit-learn은 분류, 회귀, 클러스터링, 차원 축소 등 다양한 작업에 사용할 수 있으며 기계 학습 모델을 정의, 교육, 테스트 및 평가하는 데 사용할 수 있습니다. 중소 규모 데이터 세트는 물론 빅 데이터 교육에도 적합합니다.
