สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
เรื่อง: sklearn (Scikit-learn) คืออะไร และมีวิธีการใช้งานอย่างไร
ในโลกแห่งข้อมูลและเทคโนโลยีที่ก้าวหน้าไปอย่างมาก การมีความสามารถในการทำความเข้าใจและการจัดการกับข้อมูลจำนวนมากกลายเป็นทักษะที่สำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ ทักษะหนึ่งที่สำคัญในยุค Big Data นี้คือ Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง) และหนึ่งในเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการพัฒนาและประยุกต์ใช้ Machine Learning คือ sklearn หรือที่รู้จักในชื่อ Scikit-learn
Scikit-learn เป็นหนึ่งในไลบรารี Python ที่ได้รับความนิยมสูงสุดสำหรับการประยุกต์ใช้งาน Machine Learning และการวิเคราะห์ข้อมูล. sklearn ถูกพัฒนาขึ้นบนไลบรารีหลักอย่าง NumPy, SciPy, และ matplotlib ทำให้มันสามารถให้ศักยภาพในการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และการทำงานกับข้อมูลหลากหลายรูปแบบได้เป็นอย่างดี ทั้งนี้ Scikit-learn ได้รวบรวม algorithms ที่ใช้ใน Machine Learning ไว้อย่างครบถ้วน ตั้งแต่การจัดกลุ่มข้อมูล (Clustering), การจำแนกประเภทข้อมูล (Classification), การถดถอย (Regression), การลดมิติข้อมูล (Dimensionality Reduction) และอื่นๆ อีกมากมาย.
การใช้งาน Scikit-learn ค่อนข้างตรงไปตรงมา สำหรับผู้ที่มีพื้นฐานในภาษา Python ด้วยเหตุนี้ ไลบรารีนี้จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่เริ่มสนใจในการศึกษาและแก้ปัญหาด้าน Machine Learning. ด้วยการออกแบบที่มีการจัดระบบของ API อย่างเป็นระเบียบ ทำให้เราสามารถปรับเปลี่ยนระหว่างโมเดลต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างขั้นตอนง่ายๆ ในการประยุกต์ใช้ Scikit-learn.
1. การเตรียมข้อมูล (Data Preprocessing)
ก่อนอื่น เราต้องเตรียมข้อมูลของเราให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมกับการทำ Machine Learning. Scikit-learn มีเครื่องมือมากมายสำหรับการเตรียมข้อมูล เช่นการปรับมาตราฐานข้อมูล (Feature Scaling), การตัดข้อมูล (Feature Selection) และการแปลงข้อมูล (Data Transformation).
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
data = [[0, 0], [0, 1], [1, 1], [1, 1]] # ข้อมูลสุ่ม
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
2. เลือกและสร้างโมเดล
หลังจากข้อมูลพร้อมแล้ว เราต้องเลือกโมเดลที่เหมาะสมสำหรับการแก้ปัญหาของเรา. โดย Scikit-learn นั้นมี algorithms ให้เลือกมากมายตามประเภทปัญหาที่เรากำลังจัดการ เช่น หากเราต้องการจำแนกข้อมูล เราอาจใช้โมเดลเช่น Support Vector Machines (SVM), หรือ Random Forest.
from sklearn import svm
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]
clf = svm.SVC()
clf.fit(X, y)
3. ทดสอบและปรับให้เหมาะสม (Model Evaluation and Refinement)
เมื่อโมเดลถูกสร้าง การทดสอบประสิทธิภาพของมันคือขั้นตอนที่สำคัญ โดยใช้ข้อมูลทดสอบ (testing data) ซึ่งไม่ได้รวมอยู่ในข้อมูลการฝึก (training data) เพื่อดูว่าโมเดลสามารถทำนายข้อมูลใหม่ได้ดีแค่ไหน นอกจากนี้ยังสามารถใช้ข้อมูล Cross-validation เพื่อลดการเกิด overfitting.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: sklearn scikit-learn python machine_learning data_science data_preprocessing feature_scaling model_selection support_vector_machines svm random_forest model_evaluation cross-validation
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com