scikit-learn
La boîte à outils Python de référence pour le machine learning classique.
scikit-learn couvre classification, régression, clustering, réduction de dimension, sélection de modèles et prétraitement, avec une API fit/predict cohérente d'un algorithme à l'autre. Bâtie sur NumPy et SciPy, c'est le bon choix pour les données tabulaires quand le deep learning est superflu et qu'on veut des modèles fiables, rapides à entraîner et simples à mettre en production.
Ce que scikit-learn apporte à votre projet.
Cas d'usage typiques : Scoring, segmentation client et prédiction sur données tabulaires.
- 01
API uniforme fit/predict/transform sur des dizaines d'algorithmes.
- 02
Pipelines et validation croisée pour un workflow ML reproductible.
- 03
Sélection de modèles : grid/random search, métriques, calibration.
- 04
Open source (BSD), documentation exemplaire, écosystème NumPy/SciPy.
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