# scikit-learn Reviews
**Vendor:** scikit-learn  
**Category:** [Logiciel d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/fr/categories/machine-learning)  
**Average Rating:** 4.8/5.0  
**Total Reviews:** 60
## About scikit-learn
Scikit-learn est une bibliothèque logicielle d'apprentissage automatique pour le langage de programmation Python qui possède divers algorithmes de classification, de régression et de regroupement, y compris les machines à vecteurs de support, les forêts aléatoires, le boosting de gradient, k-means et DBSCAN, et est conçue pour interopérer avec les bibliothèques numériques et scientifiques Python NumPy et SciPy.



## scikit-learn Pros & Cons
**What users like:**

- Les utilisateurs apprécient la **facilité d'utilisation** de scikit-learn, ce qui le rend parfait pour les débutants en apprentissage automatique. (1 reviews)
- Les utilisateurs adorent scikit-learn pour son **API propre et intuitive** , rendant l'apprentissage automatique accessible aux débutants. (1 reviews)
- Les utilisateurs trouvent que **l'API claire et les algorithmes pré-écrits** de scikit-learn sont essentiels pour apprendre et mettre en œuvre efficacement l'apprentissage automatique. (1 reviews)

**What users dislike:**

- Les utilisateurs rencontrent des **problèmes de latence** avec des modèles lourds dans scikit-learn, ce qui entrave la performance efficace et la qualité de sortie. (1 reviews)
- Les utilisateurs trouvent **la personnalisation limitée** dans scikit-learn frustrante, ce qui entrave leur capacité à adapter efficacement les algorithmes. (1 reviews)
- Les utilisateurs trouvent que la **consommation de temps** pour apprendre scikit-learn peut être significative, surtout pour ceux qui sont nouveaux en Python. (1 reviews)

## scikit-learn Reviews
  ### 1. Bibliothèque de démarrage parfaite pour les débutants en apprentissage automatique

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Enseignement supérieur | Marché intermédiaire (51-1000 employés)

**Reviewed Date:** December 17, 2025

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

Je suppose que c'est la bibliothèque avec laquelle chaque débutant qui apprend le machine learning commence, et c'est aussi mon cas. C'est une bibliothèque très propre où l'on trouve le code logique de base de nombreux algorithmes comme la régression, la classification et le clustering, etc. Comme l'algorithme est pré-écrit, je me concentre uniquement sur l'entraînement des données et la sortie. Elle a une API très propre et fluide.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Comme mentionné précédemment, c'est pour les débutants et si vous ne connaissez pas Python, cela vous prendra beaucoup de temps pour comprendre chaque chose et comment cela fonctionne. Il ne supporte pas les modèles lourds (si vous essayez de le faire, il commence à ralentir et ne donne pas le résultat souhaité). Il a également une personnalisation limitée pour les algorithmes, comme les boîtes noires et le contrôle fin n'est pas toujours facile.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Il est très utile d'entraîner le modèle comme indiqué précédemment, car il contient de nombreux algorithmes, ce qui m'évite d'avoir à écrire le code à partir de zéro. Pendant mes études universitaires, cela m'a aidé à créer 2-3 modèles en atteignant une précision d'environ 80 %. Cela a donc suscité mon intérêt pour ce domaine et j'ai opté pour TensorFlow pour en apprendre davantage.

  ### 2. bibliothèque Python

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Diana B. | Petite entreprise (50 employés ou moins)

**Reviewed Date:** May 02, 2023

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

Les utilisateurs qui souhaitent connecter les algorithmes à leurs plateformes trouveront une documentation détaillée de l'API sur le site web de scikit-learn. De nombreux collaborateurs, auteurs et une grande communauté internationale en ligne soutiennent et mettent à jour Scikit-learn. C'est facile à utiliser. La bibliothèque est publiée sous la licence BSD, elle est donc disponible gratuitement avec seulement les restrictions légales et de licence les plus basiques. Le paquet scikit-learn est extrêmement adaptable et utile, et peut être utilisé pour une variété de tâches du monde réel, comme développer des neuroimageries, prédire le comportement des consommateurs, etc.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Ce n'est pas un excellent choix si l'on préfère un apprentissage en profondeur. Fournit une abstraction simple qui peut tenter les débutants en science des données à continuer sans d'abord apprendre les concepts de base.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Scikit-learn nous permet de définir des algorithmes d'apprentissage automatique et de les comparer entre eux, en plus d'offrir des outils pour prétraiter les données. Le regroupement en clusters de K-means, les forêts aléatoires, les machines à vecteurs de support et tout autre modèle d'apprentissage automatique que nous souhaitons développer sont inclus dans Scikit-learn.

  ### 3. Meilleure bibliothèque open source pour l'apprentissage automatique.

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Palash S. | Graduate Research Assistant, Marché intermédiaire (51-1000 employés)

**Reviewed Date:** September 20, 2023

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

J'aime la façon dont la bibliothèque scikit-learn est dynamique. Elle fournit des fonctions préchargées et prêtes à l'emploi pour toutes sortes d'algorithmes d'apprentissage automatique et de prétraitement des données.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Le seul inconvénient est le manque de support natif pour les bibliothèques d'apprentissage profond.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

la majorité du temps, j'utilise la bibliothèque sci-kit-learn à des fins de régression dans la prévision des ventes.

  ### 4. scikit-learn

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Kitriakos S. | Marché intermédiaire (51-1000 employés)

**Reviewed Date:** June 09, 2023

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

Scikit-learn est construit sur des bibliothèques numériques efficaces, telles que NumPy et SciPy, qui fournissent des implémentations optimisées des opérations mathématiques et numériques. Cela garantit que la bibliothèque peut gérer de grands ensembles de données et des calculs complexes de manière efficace, contribuant à sa robustesse et à sa scalabilité.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Bien que scikit-learn offre une gamme d'outils pour la sélection, l'extraction et la transformation des caractéristiques, il ne propose pas de capacités étendues d'ingénierie de caractéristiques automatisée que l'on trouve dans certaines bibliothèques spécialisées. Les utilisateurs peuvent avoir besoin de concevoir ou de sélectionner manuellement des caractéristiques en fonction de leurs connaissances du domaine ou d'explorer d'autres bibliothèques ou techniques d'ingénierie de caractéristiques.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Scikit-learn inclut des fonctionnalités pour le prétraitement de texte, l'extraction de caractéristiques à partir de données textuelles et la construction de modèles d'apprentissage automatique pour les tâches de NLP. Il offre des méthodes pour vectoriser le texte en utilisant des techniques comme le sac de mots, TF-IDF et les embeddings de mots. Cela le rend utile pour des tâches comme l'analyse de sentiment, la classification de texte et le regroupement de documents.

  ### 5. Bibliothèque d'apprentissage automatique que vous devez connaître

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Chandresh M. | System Engineer, Marché intermédiaire (51-1000 employés)

**Reviewed Date:** September 23, 2021

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

La meilleure chose, selon moi, est qu'il y a une documentation disponible de scikit-learn. Donc, si je trouve parfois difficile d'appliquer certains algorithmes, je peux consulter la documentation, ce qui m'aide. J'aime cette chose. Scikit-learn fournit également de nombreux jeux de données intégrés que je peux utiliser à des fins de pratique. Scikit-learn est livré avec de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique, ce qui me facilite la mise en œuvre des algorithmes. J'aime qu'il soit livré avec de nombreuses fonctions de manipulation de données pour nettoyer mes données selon mes besoins.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Une chose que je n'apprécie pas particulièrement, c'est qu'il n'a pas d'algorithmes d'apprentissage profond. Si je veux développer un algorithme prêt pour la production, alors scikit-learn n'est pas si génial comparé à leurs concurrents.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Si vous êtes débutant en développement de l'apprentissage automatique, alors vous devriez commencer avec la bibliothèque scikit-learn, qui vous fournit de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique afin que vous puissiez les apprendre.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Je suis en train d'utiliser scikit-learn pour développer des applications d'apprentissage automatique.

  ### 6. scikit-learn est la meilleure bibliothèque d'apprentissage automatique pour la plateforme python

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Dr. Jayant J. | Assistant Professor, Marché intermédiaire (51-1000 employés)

**Reviewed Date:** January 19, 2022

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

La bibliothèque scikit-learn est très facile à importer et prête à être utilisée pour la plateforme Python. Elle contient également quelques ensembles de données d'exemple pour essayer des algorithmes d'apprentissage automatique.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Il n'y a pas vraiment de point que je n'aime pas dans la bibliothèque scikit-learn. La plupart des algorithmes d'apprentissage automatique couramment utilisés ainsi que les plus récents sont disponibles.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Je utilise la bibliothèque scikit-learn pour résoudre des problèmes d'apprentissage automatique.

  ### 7. Meilleure bibliothèque pour la science des données

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Joaquín A. | Data-analyst, Marché intermédiaire (51-1000 employés)

**Reviewed Date:** December 23, 2021

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

Ce que j'aime chez Scikitlearn, c'est sa documentation, sa clarté et la polyvalence du kit.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Il n'y a rien que je n'aime pas à ce sujet jusqu'à présent.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Je recommande vivement Scikitlearn. C'est une option fantastique pour les projets d'apprentissage automatique.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

C'est ma première option lors de la modélisation des données et de l'apprentissage automatique.

  ### 8. Informatif

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Aarti M. | Senior Officer- Client success, Entreprise (> 1000 employés)

**Reviewed Date:** January 19, 2022

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

Session informative et outils avancés pour l'apprentissage

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

La durée du temps, le clip devrait être plus long et plus élaboré.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

problèmes quotidiens

  ### 9. Bibliothèque de base pour l'apprentissage automatique

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** deniz y. | Business Intelligence Manager, Petite entreprise (50 employés ou moins)

**Reviewed Date:** September 24, 2021

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

C'est très utile au début pour l'exploration de données et l'analyse de données. Il offre une efficacité maximale avec un effort minimal. Le traitement des données, la régression, la réduction de dimension, la classification, l'analyse de clusters sont les fonctionnalités que j'utilise. C'est complètement gratuit.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Il fonctionne lentement sur de grands ensembles de données. Il peut s'améliorer en classification.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Je peux traiter automatiquement des données pré-catégorisées.

  ### 10. Disponibilité des fonctions intégrées et simplicité d'utilisation

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Sans fil | Marché intermédiaire (51-1000 employés)

**Reviewed Date:** October 11, 2021

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

J'aime vraiment quand je résous un problème d'apprentissage automatique. Il y a beaucoup de modèles d'apprentissage automatique intégrés qui sont difficiles à mettre en œuvre, mais ici, ils sont faciles à utiliser.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Je pense qu'il devrait y avoir beaucoup plus de bons modèles de réseaux neuronaux profonds.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Modélisation d'apprentissage automatique pour des projets de traitement de la parole et d'images

  ### 11. Être familier avec ce cadre est indispensable pour les professionnels de la science des données/apprentissage automatique !

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Devwrat T. | Project Manager, Entreprise (> 1000 employés)

**Reviewed Date:** September 15, 2020

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

Le meilleur aspect de ce cadre est la disponibilité d'algorithmes bien intégrés dans l'environnement de développement Python. Il est assez facile à installer dans la plupart des IDE Python et relativement facile à utiliser également. De nombreux tutoriels sont accessibles en ligne, ce qui complète la compréhension de cette bibliothèque permettant de devenir compétent en apprentissage automatique. Il a clairement été construit avec une mentalité d'ingénierie logicielle et néanmoins, il est très flexible pour les projets de recherche. Étant construit sur plusieurs bibliothèques basées sur les mathématiques et les données, scikit-learn permet une intégration transparente entre elles toutes. Pouvoir utiliser des tableaux numpy et des dataframes pandas dans l'environnement scikit-learn élimine le besoin de transformation de données supplémentaire. Cela dit, on devrait certainement se familiariser avec cette bibliothèque facile à utiliser s'ils prévoient de devenir un professionnel axé sur les données. Vous pourriez construire un modèle d'apprentissage automatique simple avec seulement 10 lignes de code ! Avec des tonnes de fonctionnalités comme la validation de modèle, la division des données pour l'entraînement/test et bien d'autres, l'approche open source de scikit-learn facilite une courbe d'apprentissage gérable.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Un problème qui a persisté et m'a troublé depuis un certain temps est le manque de capacités de transformation des variables catégorielles (c'est beaucoup plus facile dans des bibliothèques comme tensorflow). C'est comparativement plus lent que tensorflow lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données et c'est quelque chose qui devrait être adopté bientôt, surtout à l'ère des technologies de big data. Cependant, avec la fréquence des mises à jour, je crois que la plupart des problèmes sont résolus très rapidement, ce qui en fait un package robuste pour le développement de l'apprentissage automatique.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Je recommande vivement à ceux qui entrent dans le domaine de la science des données/analytique de plonger profondément dans cette bibliothèque compte tenu de la quantité de ressources disponibles en ligne. Avec une interface facile à utiliser, étant open-source et offrant flexibilité et adaptabilité avec d'autres frameworks, l'apprentissage automatique ne pourrait pas être plus simple ! Je pense personnellement que commencer avec scikit-learn vous aidera à vous adapter à d'autres outils de big data entourant l'apprentissage automatique comme PySpark.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Puisque je suis un professionnel de la science des données, j'utilise scikit-learn pour créer des modèles d'analytique prédictive pour la prévision de la demande et d'autres applications. Scikit-learn est le meilleur cadre disponible pour aider au développement de modèles d'apprentissage automatique qui m'a permis de participer et de gagner à de nombreuses compétitions en ligne. L'un des principaux avantages est la facilité d'apprentissage et d'utilisation de cette bibliothèque. Associée à la quantité de ressources disponibles en ligne pour cette bibliothèque, c'est la meilleure bibliothèque ML disponible.

  ### 12. Scikit est la plateforme de base pour l'apprentissage automatique.

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** YOGESH B. | Mr, Entreprise (> 1000 employés)

**Reviewed Date:** June 01, 2020

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

C'est la plateforme d'apprentissage automatique, facile à apprendre, facile à tester
fournit toutes les capacités qu'une plateforme d'apprentissage automatique devrait avoir, beaucoup d'algorithmes comme les encodeurs - encodeur binaire, encodeur one hot
fournit une implémentation pour tous les apprentissages supervisés et non supervisés
fournit toutes les capacités pour valider le modèle
nous pouvons intégrer facilement avec mat plotlib, pandas, numpy et pour les sérialiseurs
beaucoup de tutoriels d'exemples spécifiques disponibles sur internet pour les débutants
C'est open source et totalement gratuit
beaucoup d'autres produits open source et de nombreux produits propriétaires pour l'apprentissage automatique sont développés sur la base de la bibliothèque sci kit
car il fournit une interface python facile à apprendre et à intégrer avec de nombreuses autres plateformes

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

il y a deux problèmes que je peux mentionner sont  
1. pas possible de mettre à l'échelle horizontalement  
2. avoir des problèmes lorsque nous avons des attributs catégoriels dans les variables - les encoder en binaire ou en one hot encoded ne résoudra pas le problème  
Beaucoup des technologies récentes comme h20, tensor flow donnent la capacité d'entrer des attributs catégoriels comme entrées à l'algorithme

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

C'est facile à apprendre et offre beaucoup de tutoriels ou de matériels d'apprentissage. Les débutants peuvent commencer avec sci kit learn et passer facilement à d'autres plateformes. Beaucoup d'exemples sont disponibles sur Internet.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

nous utilisons sci ket pour apprendre de nombreux modèles pour la détection d'anomalies et aussi pour apprendre certains comportements des utilisateurs  
Nous stockons le modèle et le transmettons aux appareils périphériques pour appliquer des prédictions

  ### 13. Plateforme d'apprentissage automatique très utile

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Enseignement supérieur | Marché intermédiaire (51-1000 employés)

**Reviewed Date:** June 29, 2020

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

C'est un outil très puissant utilisé en science des données, en particulier dans l'apprentissage automatique. C'est un package open source et gratuit qui joue un rôle important dans l'apprentissage automatique. Il a une grande capacité d'intégration avec d'autres packages tels que matplotlib, numpy et pandas. Il joue un rôle important dans les algorithmes de science des données et d'apprentissage automatique.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Il a de grandes fonctionnalités. Cependant, il présente quelques inconvénients lorsqu'il s'agit de gérer des attributs catégoriels. Sinon, c'est un package très solide. Je ne vois pas d'autres inconvénients à utiliser ce package.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Scikit-learn est un package très utile et puissant en science des données et en apprentissage automatique. C'est un package gratuit qui peut être intégré à d'autres logiciels. Je recommande ce package à tous ceux qui travaillent dans le domaine de la science des données.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Je fais des tests de modèles dans mes recherches en utilisant l'apprentissage automatique. Donc, scikit-learn est très utile et j'aime beaucoup ce package. Étant open source et intégrable avec de nombreuses autres plateformes, il est unique et agréable. J'utilise ce package tous les jours.

  ### 14. Super utile pour l'apprentissage automatique

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services | Entreprise (> 1000 employés)

**Reviewed Date:** January 11, 2018

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

Ensemble d'outils incroyablement utile pour le travail en apprentissage automatique et en science des données. Je l'utilise personnellement en Python et c'est vraiment utile. Certains packages populaires comme pandas, numpy et matplotlib lui ajoutent encore plus de valeur. Je l'utilise toujours en plus des réseaux neuronaux et j'obtiens des solutions en combinaison, et la solution qui donne souvent le meilleur résultat en provient, en travaillant sur différents points.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Non, rien ne me vient à l'esprit pour la partie des désagréments et je l'ai utilisé pendant quelques années dans des compétitions et projets de machine learning. Ils mettent également à jour scikit-learn assez souvent pour corriger tout problème connu et apporter des améliorations.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Je recommande vivement le tutoriel officiel qui est très utile pour les débutants pour commencer ; les exemples de code inclus et l'introduction au machine learning valent également la peine d'être lus. Essayez de suivre quelques exemples là-bas en termes de différents scénarios de machine learning, c'est totalement utile pour avoir une idée générale de la façon dont le machine learning fonctionne pour différents objectifs.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

M'a aidé à traverser une compétition Kaggle, un stage ainsi qu'un emploi à temps plein. Il sert pour la régression classique, la classification, la prévision de séries temporelles et d'autres types de problèmes d'apprentissage automatique. J'apprécie que l'ensemble du pipeline de projet d'apprentissage automatique de bout en bout puisse être réalisé avec scikit-learn. En commençant par le prétraitement et le nettoyage des données, on peut facilement passer à la modélisation grâce à des fonctions intégrées utiles telles que la division train-test. L'ajustement des hyperparamètres est également pratique avec cet outil.

  ### 15. Destiné à presque tous les besoins en apprentissage automatique

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques | Marché intermédiaire (51-1000 employés)

**Reviewed Date:** January 29, 2020

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

J'aime le fait qu'il inclut une tonne de fonctionnalités et qu'il intègre presque tous les algorithmes d'apprentissage automatique destinés à l'apprentissage supervisé et non supervisé. Il peut être utilisé pour développer divers algorithmes de régression, de classification et de regroupement. Il utilise une gamme d'algorithmes d'apprentissage automatique, de prétraitement, de validation croisée et de visualisation. Il fournit trois métriques de régression, à savoir l'erreur absolue moyenne, l'erreur quadratique moyenne, le score R². Il fournit également trois métriques de classification, à savoir le score de précision, le rapport de classification, la matrice de confusion. De plus, il fournit trois métriques de regroupement, à savoir l'indice de Rand ajusté, l'homogénéité, la mesure V.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

En plus de l'incapacité à bien s'adapter à l'échelle, il y a aussi le fait que scikit-learn ne fait absolument rien pour aider à déployer le modèle en production.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Toutes les fonctions et utilisations de Scikit-learn sont très bien documentées, donc si jamais vous êtes bloqué avec l'utilisation de certains paramètres ou appels de fonctions, une simple recherche dans la documentation vous permettra de trouver votre chemin. C'est une bonne bibliothèque à utiliser pour tous vos problèmes de machine learning de base, que ce soit pour la classification, l'analyse prédictive simple, ou même l'exploration de données, ainsi que le clustering et l'étiquetage bien sûr.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

J'ai utilisé scikit-learn pour tous les problèmes d'apprentissage automatique, que ce soit pour la classification, l'étiquetage ou le regroupement.
Il fournit les fonctions pour ajuster le modèle en utilisant la recherche en grille et l'optimisation aléatoire des paramètres.
Il est utilisé pour la classification, l'analyse prédictive et de nombreuses autres tâches d'apprentissage automatique.

  ### 16. Le meilleur outil pour l'apprentissage automatique

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Meliksah T. | Engineer, Entreprise (> 1000 employés)

**Reviewed Date:** August 17, 2019

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

- Il contient de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique tels que : forêt aléatoire, arbre de décision, machines à vecteurs de support, analyse discriminante linéaire, analyse discriminante quadratique, régression logistique, perceptron multicouche (réseaux de neurones), naïf bayesien, autres algorithmes de boosting, knn, k-means (et autres algorithmes de clustering)  
- Il contient des outils de prétraitement (normalisation, standardisation)  
- Il contient des outils de réglage d'hyperparamètres (RandomSearchCV, GridSearchCV)  
- Il contient de nombreux types de métriques pour ajuster le modèle (précision, rappel, précision, f1_score, etc.)  

et en résumant tout cela, il est possible de développer et créer une application d'apprentissage automatique de bout en bout  
Sans oublier que tout cela, ainsi que scikit-learn dans son ensemble, est compatible avec d'autres bibliothèques Python telles que pandas, numpy, mlxtend, matplotlib.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

- Il devrait inclure des algorithmes de pointe plus récents tels que XGBoost, Catboost, LightGBM.
- Il devrait faciliter l'utilisation du GPU, sinon l'ajustement des hyperparamètres prend trop de temps.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Les documentations sont excellentes. Vous obtiendrez une excellente compréhension de la bibliothèque.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Je résous des problèmes d'apprentissage automatique avec scikit-learn. Spécifiquement, je nettoie les données, teste des modèles de base, essaie différents algorithmes, les ajuste et finalise le modèle.

  ### 17. Bon pour l'apprentissage automatique

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Enseignement supérieur | Marché intermédiaire (51-1000 employés)

**Reviewed Date:** July 29, 2020

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

Divers modèles d'apprentissage automatique et des paramètres faciles à ajuster. Il est également facile d'appliquer une transformation des données avant d'ajuster le modèle.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Pourriez-vous ajouter plus d'exemples dans la documentation

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

De nombreuses fonctions pour préparer les données pour les modèles d'apprentissage automatique

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Sous-échantillonnage et sur-échantillonnage

  ### 18. Apprentissage automatique simplifié avec Scikit-learn

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Stanley D. | Data Engineer, Matériel informatique, Petite entreprise (50 employés ou moins)

**Reviewed Date:** June 27, 2019

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

1. J'aime le fait que je puisse essayer une variété d'algorithmes d'apprentissage automatique sans avoir à les construire à partir de zéro. Je les appelle simplement en utilisant des fonctions déjà disponibles.

2. Scikit-learn fournit aux utilisateurs une fonction pour diviser un ensemble de données donné en données d'entraînement et de validation en passant seulement un ratio de division.

3. Scikit-learn s'intègre facilement avec d'autres cadres d'apprentissage profond.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Je n'ai pas eu de raison de détester scikit-learn pour le moment, car cela m'a aidé à accomplir beaucoup de choses en apprentissage automatique.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Mon tout premier hackathon, j'ai essayé de construire un modèle de régression linéaire à partir de zéro, jusqu'à ce que quelqu'un me parle de scikit-learn. Avec cela, j'ai pu essayer plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique qui étaient disponibles.

  ### 19. La meilleure bibliothèque de Machine Learning en Python

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques | Marché intermédiaire (51-1000 employés)

**Reviewed Date:** July 03, 2019

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

Scikit learn est tout simplement merveilleux. Il abstrait toutes les complexités de plusieurs cadres de machine learning. Scikit learn offre de magnifiques appels de fonctions en une ligne pour des fonctions vraiment complexes et la documentation est magnifique. Un parfait débutant peut parcourir leur documentation et comprendre car elle est lisible par l'homme. En plus des meilleurs modèles de machine learning allant de la forêt aléatoire, les arbres de décision et la régression linéaire, ils fournissent également des bibliothèques pour le prétraitement des données. Vous pouvez faire du prétraitement des données, du codage one hot et beaucoup d'autres choses avec Scikit Learn.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Les modèles de Scikit-learn prennent beaucoup de temps à s'entraîner, et ils nécessitent que vos données soient dans un format spécifique. Cela peut être vraiment stressant, surtout lorsque les messages d'erreur ne donnent pas beaucoup d'informations sur le problème.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Scikit-learn est une bibliothèque formidable pour le développement rapide de l'apprentissage automatique et même pour la création de systèmes prêts pour la production.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Je fais mon apprentissage automatique général avec sci-kit learn. Cela m'a permis de devenir plus productif et de me concentrer davantage sur la simple construction de solutions, car je peux simplement comprendre en surface comment un modèle fonctionne et l'utiliser sans entrer dans les détails mathématiques impliqués.

  ### 20. modèles d'apprentissage automatique prêts à l'emploi

**Rating:** 4.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Vikas P. | Associate System Engineer , Petite entreprise (50 employés ou moins)

**Reviewed Date:** May 28, 2019

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

J'aime cette bibliothèque parce qu'il est très facile d'importer la bibliothèque et d'utiliser les modèles d'apprentissage automatique. Ils ont beaucoup de modèles d'apprentissage automatique tels que la forêt aléatoire, xgboost et bien d'autres. Vous n'avez pas besoin de coder à partir de zéro. Ils fournissent également de nombreux paramètres pour ajuster les modèles, ce qui est utile.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

C'est un peu plug and play mais la personnalisation est un peu difficile pour les modèles d'apprentissage automatique. De plus, par rapport à tensorflow, c'est lent.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Si vous avez juste besoin d'un modèle d'apprentissage automatique et ne souhaitez pas de spécification ou de personnalisation supplémentaire, vous pouvez opter pour scikit-learn. Il est facile à utiliser et à mettre en œuvre.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Pour les modèles d'apprentissage automatique généraux où j'ai besoin de modèles et ne veux pas personnaliser le modèle, j'utilise les modèles préconstruits de scikit-learn.

  ### 21. examen de scikit-learn

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Recherche | Petite entreprise (50 employés ou moins)

**Reviewed Date:** November 01, 2019

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

La meilleure partie de scikit-learn est qu'il propose une variété d'algorithmes de régression, de classification et de regroupement. La page de scikit-learn permet de voir quels hyperparamètres doivent être utilisés pour mes données et quelles valeurs je dois donner.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Rien pour l'instant, mais je suppose que cela pourrait être plus rapide pour les grands ensembles de données.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

J'ai utilisé scikit-learn pour travailler sur mes projets de cours et pour apprendre comment les algorithmes fonctionnent et les comparer pour voir lequel est le meilleur.

  ### 22. Utilisateur de Python/sklearn

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques | Entreprise (> 1000 employés)

**Reviewed Date:** December 10, 2019

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

La documentation de sklearn est extrêmement bonne, et un grand nombre d'analyses d'apprentissage automatique peuvent être réalisées en utilisant cette bibliothèque.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Le nombre de différents hyperparamètres à définir est énorme.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Le manuel est vraiment utile.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Problèmes de classification, de régression et de regroupement.

  ### 23. Scikit-Learn Une bibliothèque incontournable pour l'apprentissage automatique

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Jezz B. | Machine Learning Engineer, Internet, Entreprise (> 1000 employés)

**Reviewed Date:** November 06, 2018

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

La meilleure chose à propos de scikit-learn est qu'il rend l'implémentation et l'utilisation des algorithmes d'apprentissage automatique beaucoup plus faciles. J'utilise scikit-learn depuis le début de ma carrière et même pendant mes études de troisième cycle, j'ai utilisé scikit-learn. Il s'est amélioré depuis et met également à jour les algorithmes. Utiliser scikit-learn accélérera vraiment vos tâches d'implémentation des tâches d'apprentissage automatique pour votre service.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Rien à ne pas aimer à propos de scikit learn. Je dirais que c'est vraiment une bonne bibliothèque.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Je dirais que scikit-learn vaut vraiment la peine d'être utilisé. Utiliser scikit-learn est très facile et même un nouvel utilisateur s'y adapterait facilement. Ces fonctionnalités sont difficiles à trouver ailleurs et cela aussi en open source.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

J'utilise scikit-learn depuis 5 ans et je l'ai utilisé dans une large mesure, au point que parfois je fournis également des mises à jour git push à la bibliothèque quand je le sens. Je l'ai utilisé pour implémenter toutes les tâches liées à l'apprentissage automatique comme l'entraînement de l'algorithme, le développement de l'algorithme ainsi que le prétraitement et le calcul des précisions et leur tracé. C'est une bibliothèque vraiment exigeante que vous pouvez utiliser pour votre commodité.

  ### 24. Bonne expérience

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services | Entreprise (> 1000 employés)

**Reviewed Date:** October 02, 2019

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

C'est une solution pour les tâches d'apprentissage automatique. Vous avez également des techniques d'optimisation (utilisez gridsearchcv ou randomsearchcv). Il y a aussi une fiche ou un chemin pour décrire quel algorithme un utilisateur devrait utiliser.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Il n'y a pas d'implémentation du classificateur Catbooster, du classificateur lightGBM et de bien d'autres.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Très utile

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Cela le rend facile à utiliser grâce à la précision prédéfinie, au score, à la validation croisée, aux techniques d'optimisation.

  ### 25. Apprentissage automatique et API d'apprentissage profond pour Python

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Julia P. | Machine Learning Engineer, Technologie de l'information et services, Entreprise (> 1000 employés)

**Reviewed Date:** October 19, 2018

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

La meilleure chose que j'ai commencée à apprécier à propos de scikit-learn est la facilité de création et d'exécution d'un algorithme d'apprentissage automatique pour n'importe quel modèle. Si vous avez besoin d'un KNN pour votre reconnaissance faciale, il suffit d'appeler le classificateur Knn avec les hyperparamètres appropriés et de l'utiliser dans votre modèle de reconnaissance faciale avec très peu de lignes de code et beaucoup de simplicité. Si vous avez besoin d'utiliser un modèle de régression linéaire, il suffit d'appeler son objet, d'entraîner vos propres données dessus et de prédire lorsque cela est nécessaire. C'est très simple à utiliser et c'est ce qui le rend le plus intéressant. En dehors de cela, il est livré avec de nombreux jeux de données personnalisés qui peuvent être directement importés et utilisés.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Rien trouvé jusqu'à présent à ne pas aimer dans cette bibliothèque géniale.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Oui, il y a plusieurs raisons de considérer la recommandation de scikit-learn pour tout projet ou produit de machine learning. Lorsqu'on travaille sur un tel projet, construire tout à partir de zéro est vraiment un désordre. Au lieu de cela, pourquoi ne pas construire le projet selon vos besoins en utilisant de simples pièces de lego comme des fonctions et les intégrer toutes ensemble pour les utiliser dans votre application. Donc, cela vaut la peine de recommander scikit-learn à tous les ingénieurs en machine learning.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Je suis en train d'utiliser scikit-learn pour développer des modèles d'apprentissage automatique et les utiliser dans des applications en direct. Plus récemment, je l'ai utilisé pour créer un classificateur de reconnaissance faciale qui classifiait les visages en temps réel. J'ai utilisé le classificateur KNN pour cela et j'ai obtenu de bons résultats en ajustant les hyperparamètres. Cela m'a sérieusement fait gagner beaucoup de temps par rapport à une implémentation à partir de zéro.

  ### 26. Incroyablement simple, rapide et puissant

**Rating:** 4.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques | Petite entreprise (50 employés ou moins)

**Reviewed Date:** July 17, 2019

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

Scikit-learn est extrêmement évolutif et particulièrement adapté aux débutants. Mon expérience principale a été d'utiliser leur classificateur à vecteurs de support, qui est idéal pour notre projet de cartographie des images échographiques aux mouvements de la main.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

La documentation pourrait être un peu meilleure, mais à part cela, c'est incroyablement fiable et cohérent.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Permettre aux musiciens amputés d'utiliser des mains robotiques pour jouer de la musique avec des images échographiques et des machines à vecteurs de support

  ### 27. Examen de Scikit-learn

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Gestion de l'éducation | Marché intermédiaire (51-1000 employés)

**Reviewed Date:** April 30, 2019

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

Scikit-learn peut être utilisé pour presque toutes les tâches d'apprentissage automatique car il comprend des outils pour la plupart des tâches standard d'apprentissage automatique comme la classification, le clustering, la régression et la réduction de dimension.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

R est plus axé sur les statistiques que scikit-learn. Par exemple, R fournit plus de détails concernant la régression que scikit-learn.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Scikit-learn est idéal pour les débutants et peut également être utilisé pour des projets académiques. Le modèle est facile à utiliser et permet d'effectuer plusieurs processus pour des problèmes complexes.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Scikit-learn est utilisé pour prédire le comportement des consommateurs pour une application qui suggère des produits aux utilisateurs. Il est plus efficace et précis que d'autres alternatives.

  ### 28. L'API avec tout le machine learning

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques | Petite entreprise (50 employés ou moins)

**Reviewed Date:** June 30, 2019

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

J'adore le fait que presque tous les algorithmes d'apprentissage automatique soient simplifiés dans le cadre, c'est très facile à utiliser. Il a tellement de fonctionnalités.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Il n'a pas de version d'apprentissage profond, il est principalement destiné à l'apprentissage automatique, c'est-à-dire qu'il n'est pas robuste.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Je recommande la vidéo de Sirags pour les personnes souhaitant utiliser scikit-learn pour l'apprentissage automatique.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Nous utilisons scikit-learn pour construire des modèles d'apprentissage automatique sur mon lieu de travail.

  ### 29. Excellent outil d'apprentissage automatique

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Christian M. N. | Software Developer, Petite entreprise (50 employés ou moins)

**Reviewed Date:** May 12, 2019

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

scikit-learn offre une interface propre et cohérente à des tonnes de modèles différents.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Scikit learn peut être difficile à apprendre si vous n'avez pas d'expérience préalable avec Python.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Scikit learn nous permet de construire des modèles d'apprentissage automatique qui peuvent être utilisés pour faire des prédictions, des classifications et plus encore.

  ### 30. Scikit learning - quelle beauté !

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Détail | Entreprise (> 1000 employés)

**Reviewed Date:** April 30, 2019

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

Qu'est-ce qu'il n'y a pas à aimer, cela vous donne le pouvoir d'entraîner des modèles d'apprentissage automatique en abstrahant leur fonctionnement sous-jacent. Cela peut parfois être effrayant de savoir comment les algorithmes d'apprentissage automatique fonctionnent en théorie, et cela devient encore plus effrayant lorsque vous devez les mettre en code fonctionnel. Mais avec scikit-learn, vous n'avez pas à vous soucier de l'implémentation sous-jacente et vous pouvez simplement commencer avec l'apprentissage automatique.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Je n'ai rien trouvé à détester jusqu'à présent 😊

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Nous utilisons la bibliothèque Scikit Learn ainsi que d'autres bibliothèques pour aborder les problèmes de traitement du langage naturel (NLP).

  ### 31. Boîte à outils d'apprentissage automatique pour Python

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Vishwas R. | Machine Learning Engineer, Logiciels informatiques, Petite entreprise (50 employés ou moins)

**Reviewed Date:** July 07, 2018

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

scikit learn est essentiellement la bibliothèque pour python qui inclut tous les algorithmes d'apprentissage automatique qui sont parfaitement codés pour faciliter votre travail. Il nous aide à nous concentrer sur la partie application plutôt que sur la partie implémentation et réduit également notre temps en éliminant le besoin de coder l'algorithme à partir de zéro. C'est une bibliothèque célèbre et largement utilisée et elle est également soutenue par de nombreux développeurs open source, ce qui rend ses algorithmes bien meilleurs que tout autre. De plus, elle dispose d'une grande variété de jeux de données qui peuvent également être utilisés pour les tests, comme le jeu de données iris, ce qui aide beaucoup lors du développement et du test du code.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

J'aime vraiment cette bibliothèque et j'ai passé presque tout mon temps de travail à l'utiliser et je n'ai rien à redire à son sujet.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Je recommande d'utiliser scikit-learn à tous les ingénieurs en apprentissage automatique ou autres personnes de ce domaine pour implémenter directement une variété d'algorithmes en une seule ligne de code. Par exemple, si vous devez coder un SVM pour votre régression, le coder à partir de zéro pourrait prendre du temps, mais si vous utilisez scikit-learn, vous pouvez simplement appeler l'objet SVM et l'utiliser pour entraîner vos données et prédire des résultats ou utiliser le modèle en conséquence.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Je suis ingénieur en apprentissage automatique chez Innovatee IT Solutions, qui fournit des solutions d'apprentissage automatique à tous les secteurs industriels. Je dois développer diverses applications dans lesquelles nous utilisons des algorithmes d'apprentissage automatique directement ou indirectement, et pour cette mise en œuvre, j'utilise scikit-learn. Cela facilite mon travail et m'aide à développer des applications qui sont à la hauteur pour nos clients.

  ### 32. Meilleur module pour la classification, le clustering, l'analyse de sentiment, la création de graphiques, etc.

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques | Petite entreprise (50 employés ou moins)

**Reviewed Date:** May 09, 2019

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

La documentation est la meilleure partie de ce module. La facilité d'utilisation, les fonctionnalités variées et la facilité d'incorporer plusieurs paramètres en même temps me font utiliser sci-kit learn encore et encore.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Il n'y a littéralement aucun inconvénient à ce module. Je dirais qu'avoir une communauté active à ce sujet serait plus utile.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Analyse de sentiment, classification, regroupement, traçage de différentes courbes d'apprentissage

  ### 33. Meilleure bibliothèque d'apprentissage automatique pour Python

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Sunil C. | Software Developer, Technologie de l'information et services, Entreprise (> 1000 employés)

**Reviewed Date:** June 04, 2018

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

Scikit-learn est la bibliothèque la plus recherchée pour Python pour tout ingénieur en apprentissage automatique pour un projet d'apprentissage automatique. Si vous avez de l'expérience en ML et avez un peu moins de connaissances sur son implémentation, vous pouvez l'utiliser car ici vous pouvez créer n'importe quel classificateur ou modèle de régression simplement en appelant son objet. Cet objet peut être entraîné par votre ensemble d'entraînement et ce modèle prêt à l'emploi peut être utilisé pour prédire les résultats futurs. L'autre avantage est que si vous souhaitez modifier les paramètres de l'algorithme particulier, cela peut également être modifié en appelant l'objet et en passant les valeurs nécessaires. Il a également une documentation très claire qui est très facile à comprendre.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Je n'ai pas grand-chose à ne pas aimer à propos de scikit-learn.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Je recommanderais d'utiliser scikit-learn si vous souhaitez implémenter facilement des modèles d'apprentissage automatique pour votre entreprise et ces modèles sont algorithmiquement solides car c'est la bibliothèque utilisée par de nombreux grands réussisseurs dans ce domaine, donc ils ont également contribué à cette bibliothèque car elle est open source. Si vous implémentez quelque chose lié au ML dans votre projet en python, alors optez pour scikit-learn.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Dans mon entreprise, partout où le mot apprentissage automatique est mentionné, scikit-learn est utilisé pour mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique. J'ai également utilisé scikit-learn pour prédire divers résultats du marché boursier pour notre société de conseil et j'ai aussi utilisé scikit-learn pour mettre en œuvre des modèles liés à l'apprentissage automatique dans tout logiciel requis par notre client, donc scikit-learn est une partie intégrante de moi en ce qui concerne l'apprentissage automatique.

  ### 34. Apprentissage automatique API pour Python

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Paresh A. | Software Engineer, Technologie de l'information et services, Entreprise (> 1000 employés)

**Reviewed Date:** June 07, 2018

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

C'est une API ou une bibliothèque pour Python pour implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique en déclarant directement les classificateurs et en entraînant les données sur eux. En faisant cela, vous pouvez générer un modèle et ensuite utiliser ce modèle pour prédire les valeurs. Scikit-learn est une bibliothèque open source et est contribué par de nombreux développeurs, ce qui lui permet d'avoir les meilleurs algorithmes qui sont implémentés. Presque tous les algorithmes peuvent être facilement utilisés par une seule ligne de code et les paramètres peuvent également être modifiés selon vos besoins, donc c'est la meilleure bibliothèque.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Je n'ai rien à ne pas aimer dans cette incroyable bibliothèque scikit-learn.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Je recommande scikit learn à tous les développeurs de logiciels et également aux développeurs en apprentissage automatique qui souhaitent implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique sans avoir à coder l'ensemble de l'algorithme, mais simplement à les implémenter avec une ligne de code en utilisant scikit learn. Je recommande également scikit learn car vous pouvez également modifier les paramètres de certains algorithmes comme le taux d'apprentissage selon vos besoins, donc je le recommande pour l'apprentissage automatique.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Je suis ingénieur logiciel et j'implémente des algorithmes d'apprentissage automatique pour diverses entreprises et projets que nos clients nous confient. Et en ce qui concerne l'apprentissage automatique, je préfère scikit-learn car c'est la meilleure bibliothèque avec presque tous les classificateurs et aussi un ensemble de données de grande taille qui est disponible avec elle, donc il devient facile de développer des modèles communs en utilisant simplement ces ensembles de données, donc c'est une excellente bibliothèque pour nous.

  ### 35. Bibliothèque ML classique

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Yash R. | Software Engineer, Logiciels informatiques, Marché intermédiaire (51-1000 employés)

**Reviewed Date:** February 07, 2018

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

scikit learn est la bibliothèque d'apprentissage automatique implémentée en python. Elle se compose de tous les algorithmes d'apprentissage automatique comme la régression linéaire, la régression logistique et bien d'autres algorithmes de regroupement préimplémentés. Vous pouvez utiliser ces algorithmes sur votre ensemble de données avec une seule ligne de code. Vous pouvez entraîner le modèle sur votre ensemble de données et utiliser ce modèle pour prédire des valeurs futures. Vous pouvez également enregistrer votre modèle entraîné et modifier les paramètres de l'algorithme pour ajuster l'algorithme selon votre utilisation.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

C'est la bibliothèque ML classique pour Python et il n'y a rien à redire à ce sujet.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Je recommande d'utiliser scikit-learn pour implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique dans votre logiciel en Python car il dispose d'une gamme d'algorithmes implémentés et vous pouvez également ajuster les paramètres de leurs algorithmes selon vos besoins. C'est de loin la meilleure bibliothèque d'apprentissage automatique pour Python et c'est donc la bibliothèque la plus recommandée pour implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

J'utilise la bibliothèque sci-kit learn pour implémenter divers algorithmes de classification et de régression d'apprentissage automatique en python pour intégrer ensuite ces modèles entraînés dans le logiciel requis par le client. C'est tellement simple à utiliser qu'une personne ayant des connaissances débutantes en ML peut implémenter les algorithmes avec facilité.

  ### 36. Apprentissage automatique Bibliothèque Python

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Rahul C. | Software Engineer, Technologie de l'information et services, Entreprise (> 1000 employés)

**Reviewed Date:** February 06, 2018

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

C'est la bibliothèque Python pour implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique. Elle dispose de divers algorithmes d'apprentissage automatique pré-implémentés que vous pouvez utiliser simplement en utilisant une seule ligne de code. Tous les classificateurs d'apprentissage automatique sont modifiables selon vos besoins. Vous pouvez entraîner votre modèle et le sauvegarder pour une utilisation ultérieure et prédire les résultats avec beaucoup de facilité. C'est la meilleure bibliothèque ML pour Python que vous puissiez avoir.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Rien à ne pas aimer à propos de la bibliothèque de Machine Learning extraordinaire.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

C'est la meilleure bibliothèque de machine learning recommandée pour Python. Il est très facile de mettre en œuvre des classificateurs ML sur n'importe quelle taille de données. De plus, vous pouvez mettre à l'échelle les données en utilisant scikit-learn, donc c'est la meilleure bibliothèque ML pour Python. C'est donc définitivement la meilleure bibliothèque pour ML.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

J'utilise Scikit learn pour mettre en œuvre l'apprentissage automatique dans nos logiciels selon les exigences et les données de nos clients. C'est très utile dans le domaine de la science des données pour mettre en œuvre divers classificateurs ML sur nos données et l'utiliser selon notre usage. Cela a rendu le travail de mise en œuvre des algorithmes ML très facile.

  ### 37. Bibliothèque d'apprentissage automatique pour les développeurs débutants

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Narendra N. | Senior Software Engineer, Technologie de l'information et services, Entreprise (> 1000 employés)

**Reviewed Date:** January 23, 2018

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

Scikit learn est une bibliothèque d'apprentissage automatique pour Python. Vous pouvez facilement développer et générer des modèles d'apprentissage automatique très facilement et également entraîner le modèle avec une seule ligne de code. Il est si facile de mettre en œuvre un algorithme d'apprentissage automatique que même les développeurs débutants peuvent facilement mettre en œuvre divers modèles d'apprentissage automatique. Il peut également être utilisé pour modifier les variables des modèles et construire un modèle selon votre utilisation.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

C'est la meilleure bibliothèque ML disponible pour Python donc pas de problèmes concernant scikit learn.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Je recommande d'utiliser scikit learn pour implémenter les modèles ML facilement et sans plus d'effort et vous pouvez également ajuster le modèle selon vos besoins et également enregistrer le modèle entraîné. Vous ne trouverez rien de tel dans aucune autre bibliothèque. Si vous utilisez Python pour l'implémentation ML, scikit learn est le meilleur cadre que vous puissiez avoir.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

J'utilise scikit-learn pour implémenter et entraîner des modèles d'apprentissage automatique pour mes sites web et aussi pour les logiciels que mon entreprise développe. J'utilise scikit-learn et ajuste le modèle d'apprentissage automatique selon les spécifications du projet, puis développe un modèle parfaitement entraîné et ajusté pour le logiciel.

  ### 38. Excellent outil pour l'apprentissage automatique simple

**Rating:** 3.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Gestion de l'éducation | Entreprise (> 1000 employés)

**Reviewed Date:** February 12, 2019

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

Offre une large variété d'algorithmes d'apprentissage automatique traditionnels.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Pas tout à fait à l'aise à utiliser lors du travail sur un réseau de neurones profond.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Présentez la boîte à outils Deeplearning

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Algorithme de Forêt Aléatoire, SVM, Popularité des Nouvelles en Ligne

  ### 39. meilleure bibliothèque d'apprentissage automatique disponible.

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** vivek s. | Software Developer, Sécurité informatique et réseau, Marché intermédiaire (51-1000 employés)

**Reviewed Date:** February 13, 2018

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

La formation de vos données avec scikit-learn est très facile. Avec scikit-learn, vous pouvez développer rapidement un classificateur et préparer vos modèles de régression en très peu de temps. La meilleure chose à propos de scikit-learn est que vous pouvez enregistrer votre modèle et vos données entraînées pour une utilisation ultérieure.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

scikit-learn est une très bonne bibliothèque ML, il n'y a rien à ne pas aimer à son sujet.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

scikit-learn est une bibliothèque d'apprentissage automatique exceptionnellement robuste et polyvalente à ce jour. scikit-learn contient tous les algorithmes ML pré-implémentés qui aident beaucoup.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

nous développons un logiciel basé sur l'analyse des sentiments et le système de recommandation avec l'aide de scikit-learn. il nous fournit les fonctions intégrées et nous aide à développer le logiciel pour les clients rapidement.

  ### 40. Une excellente bibliothèque pour l'apprentissage automatique en Python

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** ishnat s. | Software Engineer, Services d'information, Marché intermédiaire (51-1000 employés)

**Reviewed Date:** February 09, 2018

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

Scikit learn est une excellente bibliothèque qui contient tous les modules nécessaires pour l'apprentissage automatique. Elle est également la bibliothèque la plus avancée pour l'apprentissage automatique utilisée en Python en raison de ses vastes applications, de sa grande interface utilisateur et de l'inclusion de différentes fonctions. Et elle peut également être déployée sur différentes plateformes de dépôt comme Github.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

La seule chose que je n'aime pas à propos de scikit-learn est qu'il exige une puissance de calcul élevée, ce qui signifie qu'il peut être utilisé sur des machines avec un petit nombre de cœurs.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

je recommanderais cette bibliothèque pour une utilisation intensive des bibliothèques d'apprentissage automatique.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

J'ai développé un système de recommandation utilisant scikit-learn et il était basé sur la recommandation de films.

  ### 41. Bibliothèque ML Python avec une excellente documentation

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Nupur M. | Senior Software Engineer, Logiciels informatiques, Petite entreprise (50 employés ou moins)

**Reviewed Date:** February 09, 2018

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

La meilleure chose, je dirais, c'est qu'il est open source. De plus, la documentation est très bonne, tout nouveau peut facilement apprendre à utiliser scikit-learn avec cette documentation. En plus de la documentation, les algorithmes qu'ils fournissent sont très efficaces et rapides. Presque tous les algorithmes d'apprentissage automatique sont fournis, ce qui en fait un endroit unique et aussi le meilleur pour un passionné de ML.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

En utilisant scikit-learn pour toutes mes tâches d'apprentissage automatique, donc je dirais, 'pas de désaccords'.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Ils fournissent des tutoriels sur leur site principal : http://scikit-learn.org dans chaque section. Ils m'ont été d'une grande aide personnellement.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Je l'utilise pour toutes mes tâches d'apprentissage automatique et pour chaque application que je crée où l'apprentissage automatique est utilisé.

  ### 42. Meilleure bibliothèque ML (apprentissage automatique) documentée

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Jash S. | Software Engineer, Logiciels informatiques, Marché intermédiaire (51-1000 employés)

**Reviewed Date:** December 11, 2017

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

Scikit learn est la bibliothèque pour l'apprentissage automatique qui est bien documentée qu'un développeur en apprentissage automatique naïf peut également l'utiliser. Les algorithmes qui sont implémentés dans la bibliothèque sont les algorithmes d'apprentissage automatique courants et ils peuvent s'adapter à presque toutes les tailles de données. Vous pouvez facilement utiliser les algorithmes d'apprentissage automatique dans un programme python normal et profiter de l'analyse des données via l'apprentissage automatique en utilisant scikit learn.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Scikit learn n'a laissé aucun faux indice à côté de lui, c'est-à-dire que vous ne pouvez même pas trouver une seule preuve pour ne pas l'aimer.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Je recommande scikit learn comme la meilleure bibliothèque d'apprentissage automatique pour tout ensemble de données pour implémenter divers algorithmes d'apprentissage automatique. Et c'est open source et s'améliore jour après jour.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Nous utilisons scikit-learn pour implémenter divers algorithmes d'apprentissage automatique via Python. En utilisant ces algorithmes, nous obtenons nos analyses de données et nos prévisions du marché boursier. Nous fournissons également diverses solutions à nos clients grâce aux algorithmes d'apprentissage automatique selon notre utilisation. Récemment, nous avons construit un modèle pour une entreprise pour la prédiction du prix des actions de certaines de ses entreprises dépendantes.

  ### 43. Meilleure bibliothèque de Machine Learning

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Kartik B. | Senior Software Engineer, Logiciels informatiques, Marché intermédiaire (51-1000 employés)

**Reviewed Date:** December 06, 2017

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

La meilleure bibliothèque d'apprentissage automatique que j'ai trouvée sur le web. C'est la bibliothèque utilisée par les experts pour les exercices d'apprentissage automatique. Avec scikit-learn, vous pouvez facilement développer votre classificateur ou modèle de régression en une seule ligne, puis entraîner vos données à travers ce classificateur en lui passant des données d'entraînement, et vous pouvez également enregistrer le modèle entraîné et l'utiliser à l'avenir. Vous pouvez également personnaliser les célèbres algorithmes d'apprentissage automatique et les ajuster selon votre utilisation.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Rien à détester à propos de la meilleure bibliothèque d'apprentissage automatique.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Scikit-Learn est la meilleure bibliothèque de machine learning recommandée et garantie pour tous les développeurs de machine learning dans la société car vous ne trouverez aucune autre bibliothèque qui vous offre des algorithmes pré-implémentés que vous pouvez utiliser en écrivant simplement une seule ligne et en ajustant les paramètres de l'algorithme selon votre utilisation.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Nous utilisons scikit-learn pour développer le modèle d'entraînement pour notre usage ainsi que pour d'autres entreprises qui nécessitent des modèles prédictifs pour leur usage quotidien. Nous développons également des modèles prédictifs pour nos clients et leur fournissons une application fonctionnelle qui est ajustée et fonctionne selon leurs besoins, donc scikit-learn est le meilleur pour nous.

  ### 44. Bibliothèque de machine learning open source

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Riya T. | Senior Software Engineer, Logiciels informatiques, Petite entreprise (50 employés ou moins)

**Reviewed Date:** April 16, 2018

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

- C'est open source.  
- Il bénéficie d'un soutien communautaire important.  
- On peut facilement trouver des tutoriels pour l'apprendre.  
- Documentation détaillée avec des détails.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Cela a été ma main secourable en ce qui concerne l'apprentissage automatique. Je n'ai aucun problème ni aucune aversion pour cette bibliothèque très grande et utile.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Ils ont fourni une explication détaillée de chaque algorithme avec des exemples. Je recommande également de consulter les tutoriels de sentdex sur YouTube.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

L'utiliser pour construire des projets basés sur l'apprentissage automatique.

  ### 45. La bibliothèque d'apprentissage automatique la plus fiable et efficace

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Rahul S. | Machine Learning Engineer, Logiciels informatiques, Petite entreprise (50 employés ou moins)

**Reviewed Date:** February 11, 2018

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

La plupart des problèmes complexes sont résolus facilement grâce à son potentiel de sélection d'algorithmes. Il couvre également la plupart des tâches d'apprentissage automatique. Il a une excellente interface et est un module bien mis à jour. La scalabilité et la robustesse le rendent très facile à utiliser.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Il n'est pas très probablement utilisé là où il y a une forte exigence d'informations statistiques.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Recommander scikit-learn à d'autres serait un grand plaisir pour moi. Sa qualité de support et, au-delà, une API bien documentée en font l'une des meilleures bibliothèques d'apprentissage automatique jusqu'à présent.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Traitement d'image. Reconnaissance faciale ainsi que de l'écriture manuscrite. Également dans la génération de jeux de données multi-étiquettes.

  ### 46. Une des meilleures bibliothèques d'apprentissage automatique pour le langage de programmation Python

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Sunny S. | Machine Learning Engineer, Logiciels informatiques, Petite entreprise (50 employés ou moins)

**Reviewed Date:** February 11, 2018

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

Il couvre la plupart des tâches d'apprentissage automatique. Il s'adapte à la plupart des problèmes de données. La sélection d'algorithmes solides. Un module bien mis à jour. Sa documentation API. Le support pour le client. Il est robuste et facile à utiliser.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Il ne prend pas en charge l'accélération GPU. Il est moins axé sur les statistiques que R.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Je recommanderais certainement d'utiliser scikit-learn car il possède une API bien documentée et est également facile à utiliser. Il est le mieux adapté pour mettre en œuvre la plupart des tâches d'apprentissage automatique. Il a un excellent support client.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Audio, texte et image catégorisation. Bio-informatique. Problèmes de classification multi-étiquettes et de classification multi-classes. Chargement et génération de jeux de données multi-étiquettes.

  ### 47. Très bien documentée bibliothèque ML pour Python

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Jeel L. | Senior Software Engineer, Logiciels informatiques, Petite entreprise (50 employés ou moins)

**Reviewed Date:** January 12, 2018

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

La documentation est propre et claire, on peut facilement comprendre. Si vous rencontrez des problèmes, vous pouvez facilement trouver la solution sur Internet car il y a beaucoup de gens qui l'utilisent dans le monde entier. Je l'utilise presque partout où j'utilise l'apprentissage automatique.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Pas de désapprobations pour une bibliothèque aussi bien documentée et utile.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Il y a beaucoup de tutoriels disponibles sur Internet mais je recommande personnellement cette chaîne YouTube : https://www.youtube.com/user/sentdex pour commencer avec scikit-learn.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Parmi tous les projets de ML sur lesquels nous travaillons chez Techy Developers, nous utilisons scikit-learn comme bibliothèque de ML. Cela fonctionne à merveille, a produit d'excellents résultats à chaque utilisation.

  ### 48. Superbe bibliothèque Python pour l'apprentissage automatique

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Télécommunications | Entreprise (> 1000 employés)

**Reviewed Date:** December 06, 2017

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

Scikit-learn est une bibliothèque Python bien documentée qui offre un accès facile à de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique de premier plan. La bibliothèque est conçue de manière à avoir une API cohérente quel que soit l'algorithme que vous choisissez d'utiliser, ce qui facilite l'apprentissage et l'essai d'un nouvel algorithme que vous n'avez jamais utilisé auparavant.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Comme pour toute bibliothèque de ce type (compilation de nombreux algorithmes différents), elle ne contient pas toujours le contenu que vous recherchez. Scikit-learn ne contient que les algorithmes les plus populaires, donc si vous cherchez une implémentation d'un algorithme plus spécialisé, il est très possible que vous ne le trouviez pas dans la bibliothèque.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Assurez-vous de lire la documentation en profondeur. L'API est intuitive mais nécessite une compréhension du fonctionnement des algorithmes d'apprentissage automatique à un niveau élevé. La plupart des outils de transformation et de manipulation de données les plus basiques et courants sont déjà intégrés, alors essayez de les utiliser à moins que votre ensemble de données ne nécessite quelque chose de plus spécialisé.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

J'utilise scikit-learn pour accéder à des algorithmes d'apprentissage non supervisé afin de regrouper des lignes de données pour joindre des ensembles de données sans relations préexistantes définies. Cela a conduit à une catégorisation de produits à un niveau plus bas que ce qui était disponible jusqu'à présent en raison de la nature des données de mon entreprise.

  ### 49. Scikit-learn est vraiment un package génial inclus dans Python.

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Enseignement supérieur | Entreprise (> 1000 employés)

**Reviewed Date:** April 23, 2018

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

Vous pouvez faire de la classification, du clustering, de la régression, du prétraitement et bien d'autres choses. Si vous travaillez dans la recherche basée sur l'apprentissage automatique, je recommanderais fortement ce package.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Rien n'est déplaisant. Tout vient sans coût et c'est vraiment efficace. Vous avez juste besoin de connaître les bases du codage en Python.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

Je l'utilise dans mes travaux de recherche liés au traitement du signal et à l'apprentissage automatique.

  ### 50. Scikit learn est bon

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Soins hospitaliers et de santé | Entreprise (> 1000 employés)

**Reviewed Date:** June 25, 2018

**Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-learn?**

Il dispose des meilleures bibliothèques qui peuvent fonctionner sur les données. Il est principalement utile lorsque vous effectuez un apprentissage supervisé ou non supervisé sur vos données.

**Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-learn?**

Python est lent. Par conséquent, l'utilisation des bibliothèques rend l'analyse de données lente.

**Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-learn:**

Scikit-learn est incroyable, il a beaucoup de fonctionnalités pour l'apprentissage automatique.

**Quels sont les problèmes que scikit-learn résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?**

analyse du risque de crédit, Bibliothèques directes disponibles pour de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique


## scikit-learn Discussions
  - [À quoi sert scikit-learn ?](https://www.g2.com/fr/discussions/scikit-learn-what-is-scikit-learn-used-for) - 2 comments
  - [Qu'est-ce que Python Scikit learn ?](https://www.g2.com/fr/discussions/what-is-python-scikit-learn) - 1 comment

- [View scikit-learn pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/fr/products/scikit-learn/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-06-12+19%3A59%3A24+-0500&secure%5Bsession_id%5D=73e57b29-8939-4f13-8bb9-0c17992b44c6&secure%5Btoken%5D=94e7fbf0611ad4abab4941662ccceea499a8c0f7a8f54635fe9508e717b0c953&format=llm_user)

## scikit-learn Features
**Intégration - Apprentissage automatique**
- Intégration

**Apprentissage - Apprentissage automatique**
- Données d'entraînement
- Idées exploitables
- Algorithme

## Top scikit-learn Alternatives
  - [MLlib](https://www.g2.com/fr/products/mllib/reviews) - 4.1/5.0 (14 reviews)
  - [Weka](https://www.g2.com/fr/products/weka/reviews) - 4.3/5.0 (13 reviews)
  - [Google Cloud TPU](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-tpu/reviews) - 4.5/5.0 (33 reviews)