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Scikit-Learn ist eine der bekanntesten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen. Sie bietet eine umfangreiche Sammlung von Algorithmen und Werkzeugen für die Datenanalyse und maschinelle Lernmodelle, einschließlich Supervised und Unsupervised Learning, Dimensionalitätreduktion und Modellselektion.
Scikit-Learn bietet eine einfach zu bedienende API, die es Entwicklern ermöglicht, maschinelle Lernmodelle schnell und einfach zu erstellen und zu trainieren. Es ist auch eng mit anderen Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy und Pandas verbunden und bietet eine Vielzahl von Tools zur Datenmanipulation, Visualisierung und Vorverarbeitung.
Zu den unterstützten Algorithmen in Scikit-Learn gehören lineare und logistische Regression, Entscheidungsbaum, Random Forest, k-nearest Neighbor, Naive Bayes und Support Vector Machine (SVM). Es bietet auch Funktionen zur Modellvalidierung und -optimierung, einschließlich Kreuzvalidierung, Raster- und Randomized-Search und Pipelines.
Scikit-Learn wird häufig in der Wissenschaft, Industrie und akademischen Forschung eingesetzt und ist eine der beliebtesten Bibliotheken für maschinelles Lernen in Python.