Scikit-learn, sklearn అని కూడా పిలుస్తారు, ఇది పైథాన్ కోసం ఒక ప్రసిద్ధ ఓపెన్ సోర్స్ మెషిన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ. ఇది వర్గీకరణ, రిగ్రెషన్, క్లస్టరింగ్ మరియు డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపుతో సహా మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లను రూపొందించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి అనేక రకాల సాధనాలను అందిస్తుంది.
స్కికిట్-లెర్న్ యొక్క కొన్ని ముఖ్య లక్షణాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:
మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లు: Scikit-learn అనేది లీనియర్ రిగ్రెషన్, లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్, డెసిషన్ ట్రీలు, యాదృచ్ఛిక అడవులు, k-సమీప పొరుగువారు, సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషీన్‌లు మరియు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు వంటి పర్యవేక్షించబడే మరియు పర్యవేక్షించబడని లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లతో సహా మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌ల శ్రేణిని అందిస్తుంది.
డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్: స్కికిట్-లెర్న్ ఫీచర్ స్కేలింగ్, డేటా నార్మలైజేషన్ మరియు డేటా ఎన్‌కోడింగ్‌తో సహా డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్ సాధనాల శ్రేణిని అందిస్తుంది.
మోడల్ ఎంపిక మరియు మూల్యాంకనం: స్కికిట్-లెర్న్ ఉత్తమ మోడల్‌ను ఎంచుకోవడానికి మరియు క్రాస్ ధ్రువీకరణ మరియు గ్రిడ్ శోధనతో సహా దాని పనితీరును మూల్యాంకనం చేయడానికి సాధనాలను అందిస్తుంది.
పైప్‌లైన్‌లు: స్కికిట్-లెర్న్ పైప్‌లైన్ సాధనాన్ని అందిస్తుంది, ఇది డెవలపర్‌లు డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ దశలను ఒకదానితో ఒకటి కలపడానికి అనుమతిస్తుంది, మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లను నిర్మించడం మరియు పరీక్షించడం ప్రక్రియను సులభతరం చేస్తుంది.
అనుకూలత: డేటా విశ్లేషణ మరియు విజువలైజేషన్ కోసం ఉపయోగించబడే NumPy, Pandas మరియు Matplotlibతో సహా అనేక ప్రసిద్ధ పైథాన్ లైబ్రరీలకు Scikit-learn అనుకూలంగా ఉంటుంది.
స్కికిట్-లెర్న్‌ని ఉపయోగించడానికి, డెవలపర్‌లు పిప్ లేదా కొండా వంటి ప్యాకేజీ మేనేజర్‌ని ఉపయోగించి దీన్ని ఇన్‌స్టాల్ చేయాలి. ఇన్‌స్టాల్ చేసిన తర్వాత, వారు తమ పైథాన్ కోడ్‌లో లైబ్రరీని దిగుమతి చేసుకోవచ్చు మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లను నిర్మించడం మరియు అమలు చేయడం ప్రారంభించవచ్చు. స్కికిట్-లెర్న్ మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లు, డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్ సాధనాలు, మోడల్ ఎంపిక మరియు మూల్యాంకన సాధనాలు, పైప్‌లైన్‌లు మరియు ఇతర పైథాన్ లైబ్రరీలతో అనుకూలతను అందిస్తుంది. స్కికిట్-లెర్న్ అనేది పైథాన్‌లో మెషిన్ లెర్నింగ్ టాస్క్‌ల కోసం, ముఖ్యంగా డేటా విశ్లేషణ మరియు డేటా సైన్స్ అప్లికేషన్‌ల కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది...
