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Entenda e aprenda a usar a Scikit-learn (ou Sklearn), a biblioteca para Machine Learning do PythonQuantidade de visualizações: 3088 vezes |
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Você já conhece bastante de Data Science ou Data Analysis e gostaria de dar os primeiros passos em Machine Learning - Aprendizado de Máquina? O ponto de partida pode ser a biblioteca Scikit-learn da linguagem Python. Esta biblioteca é provavelmente umas das mais úteis e importantes para o desenvolvimento de soluções envolvendo Machine Learning. Ela contém ferramentas muito eficientes para aprendizado de máquina assim como modelagem estatística, incluindo classificação, regressão, clusterização e redução de dimensões. Em conjunto com as bibliotecas NumPy e Pandas, a Scikit-learn nos oferece tudo que precisamos para carregar um conjunto de dados, analisar, contruir um modelo, avaliar esse modelo, fazer o deploy, carregar o modelo para testes com uma massa de dados diferente, avaliar os resultados e, se necessário, reforçar seu aprendizado. Já tenho a Scikit-learn na minha instalação do Python? A melhor forma de testar se você já tem a Scikit-learn na sua instalação do Python é tentando obter a sua versão. Veja o código a seguir:
Se você já tiver a biblioteca instalada, você verá o seguinte resultado: A versão da Scikit-learn instalada é: 0.24.0 No entanto, se a biblioteca ainda estiver ausente, você terá a seguinte mensagem de erro:
Nesse caso você deverá proceder com a instalação. Basta abrir uma janela de terminal e digitar o seguinte comando: pip install -U scikit-learn Aguarde alguns segundos enquanto o Pip faz o download da biblioteca e a instala, juntamente com as demais dependências. Pronto! Agora você já pode acompanhar as dicas dessa seção e aproveitar todas as ferramentas que a biblioteca Scikit-learn tem a oferecer. |
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