Scikit-learn

center|400px|لوگوی Scikit-learn

مقدمه ای بر Scikit-learn

Scikit-learn یک کتابخانه متن‌باز یادگیری ماشین در زبان برنامه‌نویسی پایتون است. این کتابخانه ابزارهای متعددی برای طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی، کاهش ابعاد، انتخاب مدل و پیش‌پردازش داده‌ها ارائه می‌دهد. Scikit-learn بر روی کتابخانه‌های علمی پایتون مانند NumPy و SciPy ساخته شده است و به طور گسترده‌ای در زمینه داده‌کاوی و یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد. هدف اصلی Scikit-learn ارائه یک رابط کاربری ساده و یکپارچه برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین است که برای افراد مبتدی و متخصصان این حوزه قابل استفاده باشد.

چرا Scikit-learn؟

دلایل متعددی برای انتخاب Scikit-learn به عنوان کتابخانه یادگیری ماشین وجود دارد:

• سادگی: رابط کاربری ساده و مستندات جامع، یادگیری و استفاده از Scikit-learn را آسان می‌کند.
• تنوع الگوریتم‌ها: Scikit-learn شامل طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین است که نیازهای مختلف را پوشش می‌دهد.
• عملکرد: الگوریتم‌های Scikit-learn به طور معمول بهینه شده‌اند و عملکرد بالایی دارند.
• ادغام با سایر کتابخانه‌ها: Scikit-learn به خوبی با سایر کتابخانه‌های علمی پایتون مانند NumPy، SciPy و Matplotlib ادغام می‌شود.
• جامعه فعال: Scikit-learn دارای یک جامعه فعال از توسعه‌دهندگان و کاربران است که پشتیبانی و منابع زیادی را ارائه می‌دهد.
• متن‌باز: Scikit-learn یک پروژه متن‌باز است و به صورت رایگان در دسترس است.

نصب Scikit-learn

نصب Scikit-learn بسیار ساده است و می‌توان آن را با استفاده از مدیر بسته pip انجام داد:

pip install scikit-learn

در صورت نیاز، می‌توانید از conda نیز برای نصب استفاده کنید:

conda install scikit-learn

مطمئن شوید که پایتون و pip بر روی سیستم شما نصب شده باشند. همچنین، نصب NumPy و SciPy نیز پیش‌نیاز است.

مفاهیم کلیدی در Scikit-learn

Scikit-learn بر اساس چند مفهوم کلیدی سازماندهی شده است:

• مجموعه داده (Dataset): مجموعه داده‌ها معمولاً به صورت آرایه‌های NumPy با ابعاد (n_samples, n_features) نشان داده می‌شوند.
• ویژگی (Feature): هر ستون در مجموعه داده نشان‌دهنده یک ویژگی است.
• برچسب (Label): برای مسائل آموزشی، هر نمونه در مجموعه داده دارای یک برچسب است که نشان‌دهنده کلاس یا مقدار هدف آن است.
• مدل (Model): یک الگوریتم یادگیری ماشین که بر روی مجموعه داده آموزش داده می‌شود تا الگوها را یاد بگیرد.
• آموزش (Training): فرآیند یادگیری مدل از مجموعه داده آموزشی.
• پیش‌بینی (Prediction): استفاده از مدل آموزش‌دیده برای پیش‌بینی برچسب یا مقدار هدف برای داده‌های جدید.
• ارزیابی (Evaluation): ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از معیارهای مختلف.

جریان کار معمول در Scikit-learn

جریان کار معمول در Scikit-learn شامل مراحل زیر است:

1. جمع‌آوری داده‌ها: جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز برای مسئله یادگیری ماشین. 2. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی، تبدیل و نرمال‌سازی داده‌ها. این شامل مواردی مانند حذف مقادیر گمشده، مقیاس‌بندی ویژگی‌ها و تبدیل داده‌های دسته‌ای به فرمت عددی است. 3. تقسیم داده‌ها: تقسیم مجموعه داده به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی. مجموعه آموزشی برای آموزش مدل استفاده می‌شود و مجموعه آزمایشی برای ارزیابی عملکرد مدل استفاده می‌شود. 4. انتخاب مدل: انتخاب الگوریتم یادگیری ماشین مناسب برای مسئله. 5. آموزش مدل: آموزش مدل با استفاده از مجموعه داده آموزشی. 6. ارزیابی مدل: ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از مجموعه داده آزمایشی. 7. تنظیم پارامترها: تنظیم پارامترهای مدل برای بهبود عملکرد آن. این کار اغلب با استفاده از تکنیک‌هایی مانند اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) انجام می‌شود. 8. استقرار مدل: استفاده از مدل آموزش‌دیده برای پیش‌بینی بر روی داده‌های جدید.

مثال عملی: طبقه‌بندی Iris

مجموعه داده Iris یک مجموعه داده کلاسیک در یادگیری ماشین است که برای طبقه‌بندی گونه‌های گل Iris استفاده می‌شود. در این مثال، نحوه استفاده از Scikit-learn برای طبقه‌بندی داده‌های Iris را نشان می‌دهیم:

```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score

1. بارگیری مجموعه داده Iris

iris = load_iris()

1. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)

1. ایجاد یک مدل KNN

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

1. آموزش مدل

knn.fit(X_train, y_train)

1. پیش‌بینی بر روی مجموعه داده آزمایشی

y_pred = knn.predict(X_test)

1. ارزیابی عملکرد مدل

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy: {accuracy}") ```

در این مثال، ابتدا مجموعه داده Iris را بارگیری می‌کنیم. سپس، داده‌ها را به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی تقسیم می‌کنیم. سپس، یک مدل KNN با 3 همسایه ایجاد می‌کنیم و آن را با استفاده از مجموعه داده آموزشی آموزش می‌دهیم. در نهایت، مدل را بر روی مجموعه داده آزمایشی ارزیابی می‌کنیم و دقت آن را چاپ می‌کنیم.

پیش‌پردازش داده‌ها در Scikit-learn

Scikit-learn ابزارهای متعددی برای پیش‌پردازش داده‌ها ارائه می‌دهد:

• StandardScaler: مقیاس‌بندی ویژگی‌ها به گونه‌ای که میانگین آن‌ها صفر و انحراف معیار آن‌ها یک شود.
• MinMaxScaler: مقیاس‌بندی ویژگی‌ها به گونه‌ای که مقادیر آن‌ها بین صفر و یک قرار گیرد.
• RobustScaler: مقیاس‌بندی ویژگی‌ها با استفاده از میانگین و چارک‌ها، که در برابر داده‌های پرت مقاوم‌تر است.
• OneHotEncoder: تبدیل داده‌های دسته‌ای به فرمت عددی با استفاده از نمایش یک‌داغ.
• Imputer: جایگزینی مقادیر گمشده با مقادیر تخمینی.

انتخاب مدل در Scikit-learn

Scikit-learn شامل طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین است:

• طبقه‌بندی:

   *   Logistic Regression
   *   Support Vector Machines (SVM)
   *   Decision Trees
   *   Random Forests
   *   K-Nearest Neighbors (KNN)

• رگرسیون:

   *   Linear Regression
   *   Polynomial Regression
   *   Ridge Regression
   *   Lasso Regression

• خوشه‌بندی:

   *   K-Means Clustering
   *   Hierarchical Clustering
   *   DBSCAN

• کاهش ابعاد:

   *   Principal Component Analysis (PCA)
   *   t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)

ارزیابی مدل در Scikit-learn

Scikit-learn ابزارهای متعددی برای ارزیابی عملکرد مدل ارائه می‌دهد:

• Accuracy: نسبت پیش‌بینی‌های صحیح به کل پیش‌بینی‌ها.
• Precision: نسبت پیش‌بینی‌های مثبت صحیح به کل پیش‌بینی‌های مثبت.
• Recall: نسبت پیش‌بینی‌های مثبت صحیح به کل نمونه‌های مثبت واقعی.
• F1-score: میانگین هماهنگ Precision و Recall.
• ROC AUC: مساحت زیر منحنی ROC.
• Mean Squared Error (MSE): میانگین مربع خطاها.
• R-squared: نسبت واریانس توضیح داده شده توسط مدل.

تنظیم پارامترها در Scikit-learn

تنظیم پارامترها برای بهبود عملکرد مدل بسیار مهم است. Scikit-learn ابزارهای مختلفی برای تنظیم پارامترها ارائه می‌دهد:

• GridSearchCV: جستجوی جامع در فضای پارامترها.
• RandomizedSearchCV: جستجوی تصادفی در فضای پارامترها.
• Cross-validation: استفاده از اعتبارسنجی متقابل برای ارزیابی عملکرد مدل با پارامترهای مختلف.

پیوندهای مرتبط با استراتژی‌های معاملاتی و تحلیل تکنیکال

• میانگین متحرک
• شاخص قدرت نسبی (RSI)
• MACD
• باند بولینگر
• فیبوناچی
• تحلیل حجم معاملات
• پترن‌های شمعی
• کندل استیک ژاپنی
• واگرایی
• شکست خط روند
• پرتکلر
• الگوی سر و شانه
• الگوی پرچم
• الگوی مثلث
• اندیکاتور ایچیموکو

منابع بیشتر

• مستندات Scikit-learn: [1](https://scikit-learn.org/stable/)
• راهنمای کاربر Scikit-learn: [2](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html)
• آموزش‌های Scikit-learn: [3](https://scikit-learn.org/stable/tutorial/index.html)

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان