¿No sabes qué es Scikit-Learn? Scikit learn es una de las librerías más utilizadas en la actualidad por las grandes empresas de tecnología. Destaca por ser de gran ayuda en cuanto al procesamiento, la regresión, la clasificación y la selección de modelos. Se corresponde con una de las librerías más populares de Python, ya que contiene gran variedad de algoritmos de aprendizaje automático y herramientas de procesamiento y análisis de datos. 

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¡Quédate a leer el artículo y conoce todo lo que debes saber sobre Scikit-Learn!

 

¿Qué es Scikit-Learn? 

Scikit-Learn es una de las muchas librerías gratuitas de las que dispone Python. Dispone de diferentes algoritmos de clasificación, regresión, clustering y reducción de dimensionalidad, además de ser compatible con otras librerías de Python como SciPy, entre otras. 

Es una librería muy útil para todos aquellos que comienzan a programar, ya que es una herramienta muy básica en cuanto a llevar a cabo la estructuración de análisis de datos y modelo de estadísticas. Entre las ventajas de Scikit-Learn destaca la variedad de algoritmos y módulos que ayudan a realizar el análisis de datos en las primeras etapas del procesamiento. 

Se actualiza de manera automática y constante, por lo que se mantiene actualizada de los avances y tendencias en las tecnologías.  

En resumen, aunque hemos dicho que Scikit-Learn es esencial para los principiantes en programación, también lo es para los más expertos en trabajo con aprendizaje automático. 

 

Funciones de la librería Scikit-Learn

Una vez conoces qué es Scikit-Learn, te hablaremos de sus funciones.  Esta biblioteca ofrece una gran variedad de funciones que permiten a Python realizar tareas de aprendizaje automático de código abierto. 

Las más importantes son las siguientes:

• Procesamiento de datos: ideal para procesar datos antes de aplicar diferentes algoritmos de aprendizaje automático.  
• Selección de características: selecciona únicamente las características más relevantes, con el fin de mejorar la eficiencia del aprendizaje automático de código abierto. 
• Algoritmos de aprendizaje automático: algoritmos con los que realizar la clasificación, regresión y agrupamiento, entre otras funciones. 
• Validación de modelos: evaluación de la capacidad predictiva de los modelos de aprendizaje automático, a través de la validación cruzada y la curva de aprendizaje. 
• Ajuste de modelos: ajuste de los modelos a los datos. 
• Interfaz con otras bibliotecas: compatible con NumPy, Pandas y matplotlib. 

 

Componentes de la librería

Scikit-Learn es una de las librerías de aprendizaje automático en código abierto más utilizadas del lenguaje de programación Python. Dispone de una gran cantidad de componentes, entre los que destacan los siguientes:

Módulos de aprendizaje automático

Los módulos de aprendizaje automático se utilizan para distintas tareas de aprendizaje automático, tales como clasificación, regresión o reducción de dimensionalidad. 

Estos son algunos de los módulos más comunes de Scikit-Learn:

• Preprocesamiento de datos.
• Modelos de clasificación: Regresión Logística, Árboles de decisión, Nave Bayes y K-vecinos.
• Modelos de regresión: Regresión Lineal, Regresión Ridge, Regresión Lasso y Regresión polinómica.
• Agrupamiento: K-Means, DBSCAN y Mean Shift.
• Reducción de dimensionalidad: Análisis de Componentes Principales y Análisis de Discriminante Lineal. 
• Validación del modelo. 

Herramientas de preprocesamiento de datos

La librería de Scikit-Learn contiene diferentes herramientas de preprocesamiento de datos para que estos puedan ser usados,posteriormente, por los modelos citados anteriormente.

Alguna de las herramientas más comunes son:

• Escalado de características.
• Transformación de características. 
• Discretización.
• Imputación de valores faltantes.
• Codificación de variables.

Herramientas de evaluación de modelos

Estas herramientas son esenciales para evaluar la calidad de los modelos de aprendizaje automático. A través de ellas, los desarrolladores pueden medir el rendimiento de los modelos y realizar comparaciones entre ellos para elegir la mejor opción para cada tarea determinada. 

• Métricas de clasificación.
• Métricas de regresión.
• Validación cruzada.
• Curvas de aprendizaje. 
• Matrices de confusión. 
• Selección de modelos. 

Herramientas de selección de características

La selección de características es muy importante en cuanto al proceso de creación de modelos de aprendizaje automático. En este sentido, Scikit-Learn cuenta con diferentes herramientas esenciales para elegir las características más importantes de un conjunto de datos. Estas herramientas son: 

• Selección univariada.
• Selección basada en modelos.
• Selección de características recursivas. 
• Selección de características basada en clustering.

Herramientas de ajustes de modelos

Estas herramientas de Scikit-Learn son fundamentales para ajustar los parámetros de un modelo de aprendizaje automático para obtener el mejor rendimiento posible. 

• Búsqueda de hiper parámetros.
• Validación cruzada.
• Curvas de aprendizaje.
• Validación de conjuntos de datos.

 

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