scikit-learn Exemples

Initié et piloté en France par l'INRIA et Télécom ParisTech, le projet open source Scikit-learn est devenu une référence dans le monde de l'intelligence artificielle.

• scikit-learn.org Scikit-learn est une bibliothèque libre Python destinée à l'apprentissage automatique.
• Scikit-learn sur fr.wikipedia.org

• Simple and efficient tools for predictive data analysis
• Accessible to everybody, and reusable in various contexts
• Built on NumPy, SciPy, and matplotlib
• Open source, commercially usable - BSD license

• User Guide: Toutes les possibilités

Les exemples sont construits sur les digits de mnist-numpy This is classic MNIST dataset and pickled (in npz format).

• Classement automatique sur Wikipedia. Le classement automatique ou classification supervisée est la catégorisation algorithmique d'objets. Elle consiste à attribuer une classe ou catégorie à chaque objet (ausens large) à classer, en se basant sur des données statistiques.

Le jeu de données d'entrées comprend “x_train et y_train”.

• scikit-learn @ github.com/sergeLabo

• understanding and using k-nearest-neighbours
• kneighborsclassifier.py

Here we fit a multinomial logistic regression with L1 penalty on a subset of the MNIST digits classification task.

• sparse_logistic_regression.py
• https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_sparse_logistic_regression_mnist.html

An example showing how the scikit-learn can be used to recognize images of hand-written digits.

• digits_classification_svc.py
• https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/classification/plot_digits_classification.html

A comparison of a several classifiers in scikit-learn on synthetic datasets.

Ne marche pas avec MNIST !

• classifier_comparison.py
• https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/classification/plot_classifier_comparison.html

Résultat obtenu avec “synthetic datasets”.

C’est quoi ?
Regroupement(Clustering) = construire une collection d’objets:

• Similaires au sein d’un même groupe
• Dissimilaires quand ils appartiennent à des groupes différents

Le Clustering est de la classification non supervisée: pas de classes prédéfinies.

• Le module clustering de scikit-learn

In this example we compare the various initialization strategies for K-means in terms of runtime and quality of the results.

• kmeans_digits.py
• https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/cluster/plot_kmeans_digits.html