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Identificar a qué categoría pertenece un objeto

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Scikit Learn ofrece herramientas simples y eficientes para el análisis de datos predictivos. Es accesible para todos y reutilizable en varios contextos. La plataforma se basa en Numpy, Scipy y Matplotlib, y es de código abierto con una licencia BSD utilizable comercialmente.

Características clave

Scikit Learn

Clasificación: identificando a qué categoría pertenece un objeto. Las aplicaciones incluyen detección de spam y reconocimiento de imágenes. Los algoritmos utilizados incluyen impulso de gradiente, vecinos más cercanos, bosque aleatorio, regresión logística y más.
Regresión: predicción de un atributo de valor continuo asociado con un objeto. Las aplicaciones incluyen respuesta a los medicamentos y precios de las acciones. Los algoritmos utilizados incluyen impulso de gradiente, vecinos más cercanos, bosque aleatorio, cresta y más.
Clustering: Agrupación automática de objetos similares en conjuntos. Las aplicaciones incluyen la segmentación del cliente y los resultados del experimento de agrupación. Los algoritmos utilizados incluyen K-means, HDBSCAN, agrupación jerárquica y más.
Reducción de dimensionalidad: reduciendo el número de variables aleatorias a considerar. Las aplicaciones incluyen visualización y mayor eficiencia. Los algoritmos utilizados incluyen PCA, selección de características, factorización de matriz no negativa y más.
Selección del modelo: comparación, validación y elección de parámetros y modelos. Las aplicaciones incluyen una precisión mejorada a través del ajuste de los parámetros. Los algoritmos utilizados incluyen búsqueda de cuadrícula, validación cruzada, métricas y más.
Preprocesamiento: extracción de características y normalización. Las aplicaciones incluyen transformar datos de entrada como texto para usar con algoritmos de aprendizaje automático. Los algoritmos utilizados incluyen preprocesamiento, extracción de características y más.

Casos de uso

Scikit-Learn se utiliza para una variedad de aplicaciones de aprendizaje automático como detección de spam, reconocimiento de imágenes, predicción de precios de acciones, segmentación de clientes y más. Se elogia por su facilidad de uso, rendimiento y la variedad de algoritmos implementados.

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