Scikit-learn

scikit-learn (precedentemente noto come scikits.learn^[1]) è una libreria open source di apprendimento automatico per il linguaggio di programmazione Python. Contiene algoritmi di classificazione, regressione e clustering (raggruppamento) e macchine a vettori di supporto, regressione logistica, classificatore bayesiano, k-mean e DBSCAN, ed è progettato per operare con le librerie NumPy e SciPy.

Scikit-learn software
Logo
Schermata di esempio
Genere	Libreria di Python Apprendimento automatico (non in lista)
Sviluppatore	David Cournapeau, Olivier Grisel, Gaël Varoquaux, Alexandre Gramfort e Andreas Mueller
Ultima versione	1.6.1 (10 gennaio 2025)
Sistema operativo	Multipiattaforma
Linguaggio	C++ Python C Cython
Licenza	BSD 3-clausole (licenza libera)
Sito web	scikit-learn.org

Implementazione

Scikit-learn è in gran parte scritto in Python e utilizza NumPy ampiamente per operazioni di algebra lineare e array ad alte prestazioni. Inoltre, alcuni algoritmi di base sono scritti in Cython per migliorare le prestazioni.^[2] Le macchine vettoriali di supporto sono implementate da un wrapper Cython attorno a LIBSVM; regressione logistica e macchine vettoriali di supporto lineare da un wrapper simile intorno a LIBLINEAR. In tali casi, potrebbe non essere possibile estendere questi metodi con Python.^[3]

Scikit-learn si integra bene con molte altre librerie Python, come Matplotlib e plotly per la stampa, NumPy per la vettorizzazione degli array, i dataframe Pandas, SciPy e molte altre.