karpov.courses ✔

Scikit-learn — 18 лет!
И нет, это не старость. Основанная на статистических методах Scikit-learn остается ключевой библиотекой для машинного обучения. Недавний апгрейд сделал ее еще круче. Давайте разберемся, для каких задач нужна Scikit-learn и какие возможности дает в работе.

Что такое scikit-learn и для каких задач
Scikit-learn — одна из ключевых Python-библиотека с открытым исходным кодом для классического машинного обучения. Ее сильная сторона — простота использования, качественная документация и бесшовная интеграция с экосистемой Python (NumPy, pandas, matplotlib, joblib).

Библиотека блестяще закрывает широкий спектр ML-задач:
➗ Предобработка данных: масштабирование, кодирование категориальных признаков, обработка пропусков;
➗ Классическое моделирование: классификация, регрессия, кластеризация;
➗ Оценка и валидация: расчет метрик, кросс-валидация, разбиение выборок;
➗ Построение пайплайнов: объединение шагов предобработки и обучения в единую воспроизводимую цепочку.

Улучшения scikit-learn в 2025 году
➗ Упрощена работа с пайплайнами — ошибки стало легче отслеживать;
➗ Реализован градиентный бустинг на гистограммах — это ускоряет обучение моделей;
➗ Добавлены предупреждения — защита от случайных изменений, которые влияют на результат;
➗ Появились сокращенные вызовы для трансформеров — объект можно использовать как функцию.

Так что Scikit-learn не сдает позиций! Ее осваивают все начинающие ML-инженеры. А мы, как всегда, помогаем.

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤40🔥8🎉7

www.tgoop.com/KarpovCourses/2284

8.18K viewsJul 31 at 15:59

Scikit-learn — 18 лет!
И нет, это не старость. Основанная на статистических методах Scikit-learn остается ключевой библиотекой для машинного обучения. Недавний апгрейд сделал ее еще круче. Давайте разберемся, для каких задач нужна Scikit-learn и какие возможности дает в работе.

Что такое scikit-learn и для каких задач
Scikit-learn — одна из ключевых Python-библиотека с открытым исходным кодом для классического машинного обучения. Ее сильная сторона — простота использования, качественная документация и бесшовная интеграция с экосистемой Python (NumPy, pandas, matplotlib, joblib).

Библиотека блестяще закрывает широкий спектр ML-задач:
➗ Предобработка данных: масштабирование, кодирование категориальных признаков, обработка пропусков;
➗ Классическое моделирование: классификация, регрессия, кластеризация;
➗ Оценка и валидация: расчет метрик, кросс-валидация, разбиение выборок;
➗ Построение пайплайнов: объединение шагов предобработки и обучения в единую воспроизводимую цепочку.

Улучшения scikit-learn в 2025 году
➗ Упрощена работа с пайплайнами — ошибки стало легче отслеживать;
➗ Реализован градиентный бустинг на гистограммах — это ускоряет обучение моделей;
➗ Добавлены предупреждения — защита от случайных изменений, которые влияют на результат;
➗ Появились сокращенные вызовы для трансформеров — объект можно использовать как функцию.

Так что Scikit-learn не сдает позиций! Ее осваивают все начинающие ML-инженеры. А мы, как всегда, помогаем.