Scikit-learn – a melhor escolha para machine learning

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22.05.24

Scikit-learn é uma das principais bibliotecas Python para machine learning e tem todas as características certas: ela é gratuita, eficiente, versátil e extremamente amigável.

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Scikit-learn para machine learning

Existem várias bibliotecas importantes para implementar algoritmos de machine learning. Muitas exigem formação sólida avançada. Mas esse não é o caso da biblioteca Scikit-learn.

Scikit-learn é, sem dúvidas, uma das principais bibliotecas Python para implementações de algoritmos tradicionais de machine learning. Ela oferece uma ampla gama de implementações eficientes para a maioria dos algoritmos tradicionais e é extremamente amigável. Sua interface simples a torna acessível mesmo para pessoas sem uma sólida formação técnica.

Por que usar Scikit-learn?

Scikit-learn tem vários pontos fortes, conheça os principais:

Scikit-learn oferece uma API consistente e fácil de usar com vários algoritmos de machine learning.
Seus algoritmos abrangem tarefas como classificação, regressão, clustering, redução de dimensionalidade e seleção de modelos.
Suas implementações contam com funções e classes bem definidas, diminuindo a barreira de entrada para iniciantes em machine learning.
A biblioteca permite a criação de pipelines de machine learning bem documentados e facilmente compartilháveis.
Scikit-learn tem integração total com as principais bibliotecas Python para ciência de dados e computação científica, como NumPy, SciPy, Pandas e Matplotlib.
Sua arquitetura prioriza implementações otimizadas e eficientes de algoritmos de machine learning. Isso garante tempos razoáveis de treinamento, especialmente para conjuntos de dados de pequeno a médio porte.
Ela tem código aberto e seu uso é gratuito.
Ela conta com uma comunidade enorme e muito colaborativa de desenvolvedores e usuários.

O que Scikit-learn não pode fazer?

As vantagens do scikit-learn são inúmeras, mas existem limitações importantes também:

O Scikit-learn se concentra principalmente em algoritmos clássicos de machine learning, como máquinas de vetor de suporte, florestas aleatórias e regressão linear. Embora ofereça algumas funcionalidades básicas para redes neurais, esse não é seu ponto forte.
O Scikit-learn não serve para implementações de redes neurais do tipo deep learning. Para esses casos, bibliotecas como TensorFlow, Keras ou PyTorch são as escolhas apropriadas. Porém, o conhecimento e a intuição obtidos com o uso dos algoritmos clássicos de machine learning do Scikit-learn podem ser valiosos ao fazer a transição para modelos de deep learning.
Scikit-learn pode não ser a solução mais escalável para conjuntos de dados excepcionalmente grandes. Embora a biblioteca lide bem com conjuntos de dados de pequeno e médio portes eficientemente, o processamento de conjuntos de dados muito grandes pode ser computacionalmente caro e demorado. Mas, nesses casos, Scikit-learn ainda pode servir como base para a criação de modelos personalizados menores ou exploração de protótipos iniciais.

Forma geral para usar Scikit-learn em machine learning

Uma das grandes vantagens do Scikit-learn é contar com implementações de algoritmos muito consistentes. Consequentemente, podemos esquematizar uma implementação genérica que pode ser facilmente adaptada para ser usada em inúmeras situações reais. Veja o trecho abaixo, ele ilustra um código genérico para uma tarefa de classificação:

				
					# Exemplo de código genérico para implementar modelos com Scikit-learn

from sklearn import model_selection, metrics, linear_model # pacotes ilustrativos

Neste trecho, fazemos várias importações padrões para usar Scikit-learn, entenda o que elas são:

model_selection: módulo com ferramentas para dividir dados em conjuntos de treinamento e teste.

metrics: contém funções para avaliar o desempenho dos modelos de machine learning.

linear_model: um dos módulos com algoritmos de machine learning. Para esse exemplo, estamos chamando o módulo linear_model que fornece implementações de vários modelos lineares. Para usar outros tipos de modelo, precisa importar o módulo específico.

Dando sequência ao código, definiremos o conjunto de dados e faremos as separações em conjunto de treinamento e de teste. O conjunto de teste conterá 20% dos dados:

				
					dataset = meu_dataset # dataset ilustrativo

X = dataset.data  # Atributos
y = dataset.target  # Variáveis alvo

# cria conjuntos de treinamento e teste
X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

Em seguida, definimos o modelo que será usado e realizamos o treinamento.

				
					# Define o modelo, nesse exemplo selecionamos Regressão Logística para classificação
model = linear_model.LogisticRegression()

# Treina o modelo
model.fit(X_train, y_train)

Depois, usamos o conjunto de testes para avaliar o modelo e verificamos a sua acurácia.

				
					# Testa o modelo no conjunto de testes
y_pred = model.predict(X_test)

# Avalia o modelo 
accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)

Essa estrutura simples é a base para usar o Scikit-learn com vários algoritmos diferentes. Portanto, se você a entender bem, poderá aplicar machine learning em seus projetos sem problemas.