scikit-learn Bewertungen & Produktdetails

Ich nehme an, dies ist die Bibliothek, mit der jeder Anfänger, der maschinelles Lernen lernt, beginnt, und so auch ich. Dies ist eine sehr übersichtliche Bibliothek, in der man den grundlegenden logischen Code vieler Algorithmen wie Regression, Klassifikation und Clustering usw. erhält. Da der Algorithmus bereits vorgegeben ist, konzentriere ich mich nur auf das Training der Daten und die Ausgabe. Sie hat eine sehr saubere und reibungslose API. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Wie bereits erwähnt, ist es für Anfänger gedacht, und wenn Sie Python nicht kennen, wird es viel Zeit in Anspruch nehmen, um zu verstehen, wie alles funktioniert. Es unterstützt keine schweren Modelle (wenn Sie versuchen, eines zu erstellen, beginnt es zu stocken und liefert nicht das gewünschte Ergebnis). Es bietet auch nur begrenzte Anpassungsmöglichkeiten für die Algorithmen, wie z.B. Black Boxes, und eine feinkörnige Steuerung ist nicht immer einfach. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Benutzer, die die Algorithmen mit ihren Plattformen verbinden möchten, finden auf der Website von scikit-learn eine detaillierte API-Dokumentation. Viele Mitwirkende, Autoren und eine große internationale Online-Community unterstützen und aktualisieren Scikit-learn. Es ist einfach zu verwenden. Die Bibliothek wird unter der BSD-Lizenz veröffentlicht, sodass sie kostenlos mit nur den grundlegendsten rechtlichen und lizenzrechtlichen Einschränkungen verfügbar ist. Das scikit-learn-Paket ist äußerst anpassungsfähig und nützlich und kann für eine Vielzahl von Aufgaben in der realen Welt verwendet werden, wie z.B. die Entwicklung von Neuroimaging, die Vorhersage des Verbraucherverhaltens usw. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist keine gute Wahl, wenn man ein tiefgehendes Lernen bevorzugt. Es bietet eine einfache Abstraktion, die Anfänger im Bereich Data Science dazu verleiten kann, weiterzumachen, ohne zuerst die Grundlagen zu lernen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag, wie dynamisch die scikit-learn-Bibliothek ist. Sie bietet vorgefertigte und einsatzbereite Funktionen für alle Arten von maschinellen Lern- und Datenvorverarbeitungsalgorithmen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der einzige Nachteil ist der Mangel an nativer Unterstützung für Deep-Learning-Bibliotheken. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Scikit-learn basiert auf effizienten numerischen Bibliotheken wie NumPy und SciPy, die optimierte Implementierungen von mathematischen und numerischen Operationen bereitstellen. Dies stellt sicher, dass die Bibliothek große Datensätze und komplexe Berechnungen effizient verarbeiten kann, was zu ihrer Robustheit und Skalierbarkeit beiträgt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Während scikit-learn eine Reihe von Werkzeugen für die Merkmalsauswahl, -extraktion und -transformation bietet, bietet es nicht die umfangreichen automatisierten Feature-Engineering-Fähigkeiten, die in einigen spezialisierten Bibliotheken zu finden sind. Benutzer müssen möglicherweise Merkmale manuell entwickeln oder auswählen, basierend auf ihrem Fachwissen, oder andere Feature-Engineering-Bibliotheken oder -Techniken erkunden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Beste, meiner Meinung nach, ist, dass es Dokumentation zu scikit-learn gibt. Also, wenn ich manchmal Schwierigkeiten habe, einige Algorithmen anzuwenden, kann ich die Dokumentation überprüfen, die mir hilft. Ich mag diese Sache. Scikit-learn bietet auch viele eingebaute Datensätze, damit ich sie zu Übungszwecken verwenden kann. Scikit-learn kommt mit vielen maschinellen Lernalgorithmen, was es mir erleichtert, Algorithmen zu implementieren. Ich mag, dass es mit vielen Datenmanipulationsfunktionen kommt, um meine Daten nach meinen Anforderungen zu bereinigen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Eine Sache, die ich nicht besonders schätze, ist, dass es keine Deep-Learning-Algorithmen hat. Wenn ich einen produktionsreifen Algorithmus entwickeln möchte, dann ist scikit-learn im Vergleich zu ihren Konkurrenten nicht so großartig. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

scikit-learn-Bibliothek ist sehr einfach zu importieren und bereit für die Verwendung auf der Python-Plattform. Sie enthält auch einige Beispieldatensätze zum Ausprobieren von Machine-Learning-Algorithmen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt an sich keinen Punkt, den ich an der scikit-learn-Bibliothek nicht mag. Die meisten der häufig verwendeten sowie aktuellen maschinellen Lernalgorithmen sind zur Nutzung verfügbar. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ich an Scikit-learn mag, ist seine Dokumentation, Klarheit und Vielseitigkeit des Kits. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Bisher gibt es nichts, was mir daran nicht gefällt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Informationsveranstaltung und fortschrittliche Werkzeuge zum Lernen Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Dauer sollte länger und ausführlicher sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist sehr nützlich am Anfang für Data Mining und Datenanalyse. Einfach zu verwenden. Es bietet maximale Effizienz mit minimalem Aufwand. Datenverarbeitung, Regression, Dimensionsreduktion, Klassifikation, Clusteranalyse sind die Funktionen, die ich nutze. Es ist komplett kostenlos. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es läuft langsam bei großen Datensätzen. Es kann sich bei der Klassifizierung verbessern. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag es wirklich, wenn ich ein maschinelles Lernproblem löse. Es gibt viele eingebaute ML-Modelle, die schwer zu implementieren sind, aber hier sind sie einfach zu verwenden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich finde, dass es viel mehr gute tiefe neuronale Netzmodelle haben sollte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.