Scikit-learn

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Scikit-learn est une bibliothèque libre Python dédiée à l'apprentissage automatique. Elle est développée par de nombreux contributeurs[2] notamment dans le monde académique par des instituts français d'enseignement supérieur et de recherche comme Inria[3] et Télécom ParisTech. Elle comprend notamment des fonctions pour estimer des forêts aléatoires, des régressions logistiques, des algorithmes de classification, et les machines à vecteurs de support. Elle est conçue pour s'harmoniser avec des autres bibliothèques libre Python, notamment NumPy et SciPy.

Implémentation[modifier | modifier le code]

Scikit-learn est écrit en Python, avec quelques algorithmes essentiels écrits en Cython pour optimiser les performances. Les machines à vecteurs de support sont réalisées par un emballage Cython autour de LIBSVM.

Bibliographie[modifier | modifier le code]

  • (en) Fabian Pedregosa, Gaël Varoquaux, Alexandre Gramfort, Vincent Michel, Bertrand Thirion, Olivier Grisel, Mathieu Blondel, Peter Prettenhofer, Ron Weiss et Vincent Dubourg, « Scikit-learn: Machine learning in Python », Journal of Machine Learning Research, vol. 12,‎ , p. 2825--2830

Notes et références[modifier | modifier le code]

  1. « Release 0.19.1 » (consulté le 15 mars 2018)
  2. « Release history — scikit-learn 0.19.dev0 documentation », sur scikit-learn.org (consulté le 2 novembre 2016)
  3. « Scikit-Learn donne de l’intelligence à nos systèmes - Inria », sur Inria (consulté le 7 décembre 2015)

Liens externes[modifier | modifier le code]