Scikit-learn

scikit-learn（サイキット・ラーン、旧称: scikits.learn）は、Pythonのオープンソース機械学習ライブラリ[2]である。サ�…

Scikit-learn
scikit-learn
作者 デイビット・クールナポー（英語版）
初版 2007年 (19年前) (2007-06)
最新版 1.9.0[1] ウィキデータを編集 - 2026年6月2日 (2か月前) [±]
リポジトリ
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プログラミング
言語		 Python, Cython, C, C++
対応OS Linux, macOS, Microsoft Windows
種別 機械学習ライブラリ
ライセンス BSD License
公式サイト scikit-learn.org ウィキデータを編集
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scikit-learn（サイキット・ラーン、旧称: scikits.learn）は、Pythonのオープンソース機械学習ライブラリ[2]である。サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、k近傍法、DBSCANなどを含む様々な分類、回帰、クラスタリングアルゴリズムを備えており、Pythonの数値計算ライブラリのNumPyとSciPyとやり取りするよう設計されている。

教師あり学習と教師なし学習に対応している。ただし、強化学習・深層学習・グラフィカルモデル（隠れマルコフモデルなど）・シーケンス予測には対応しない方針となっている[3]。

概要

Scikit-learnプロジェクトは David Cournapeau によるGoogle Summer of Codeプロジェクト、scikits.learnとして始まった。名前は「Scikit」 (SciPy Toolkit) つまり独立して開発・配布されるScipyのサードパーティ拡張であることを示している[4]。オリジナルのコードベースは他の開発者に後に書き換えられた。様々なScipy Toolkitのうち、scikit-learnとscikit-image（英語版）は2012年11月に「well-maintained and popular（よくメンテナンスされており、広く使われている）」と評されている[5]。

2015年以降、scikit-learnは活発に開発されており、INRIA、Telecom ParisTech（英語版）、そして（Google Summer of Codeを通して）部分的にGoogleの援助を受けている[6]。Evernoteはscikit-learnを使用しており、ライブラリのナイーブベイズ分類器でユーザーの投稿から食べ物のレシピであるものを判別している[7]。またMendeleyはscikit-learnのSGD回帰アルゴリズムを用いて推薦システムを構築している[8]。

scikit-learnのAPIは、wiseRFと呼ばれる非フリーなランダムフォレスト実装を提供するwise.ioに採用されている[9][10]。wise.ioのビジネスパートナーであるContinuum IOは、データスループットがscikit-learn実装の7.5倍に上昇したと述べている[11]。これを受けてscikit-learnの開発者らはメモリ使用以外の部分で、wise.ioに並ぶよう実装を最適化したと主張している[12]。

実装

scikit-learnは大部分がPythonで書かれている。いくつかのコアアルゴリズムは性能向上のためCythonで書かれている。サポートベクターマシンはLIBSVMをラップするCythonで実装されておりロジスティック回帰や線型サポートベクターマシンはLIBLINEARの同様なラッパーで実装されている。

関連項目

参照

  1. ^ “Release 1.9.0” (2026年6月2日). 2026年6月3日閲覧。
  2. ^ Fabian Pedregosa; Gaël Varoquaux; Alexandre Gramfort; Vincent Michel; Bertrand Thirion; Olivier Grisel; Mathieu Blondel; Peter Prettenhofer; Ron Weiss; Vincent Dubourg; Jake Vanderplas; Alexandre Passos; David Cournapeau (2011).
  3. ^ “Frequently Asked Questions”. 2023年5月2日閲覧。
  4. ^ Dreijer, Janto. "scikit-learn".
  5. ^ Eli Bressert (2012).
  6. ^ "About Us". http://scikit-learn.org.
  7. ^ Mark Ayzenshtat (22 January 2013).
  8. ^ Mark Levy (2013).
  9. ^ "wiserf". wise.io.
  10. ^ Buitinck, Lars, Gilles Louppe, Mathieu Blondel, Fabian Pedregosa, Andreas Mueller, Olivier Grisel, Vlad Niculae et al. (2013).
  11. ^ Joseph W. Richards (27 November 2012). "wiseRF Use Cases and Benchmarks".
  12. ^ Gaël Varoquaux (8 August 2013).

外部リンク

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