Scikit-learn Documentation

مقدمه

Scikit-learn یک کتابخانه قدرتمند و محبوب در زبان برنامه‌نویسی پایتون برای یادگیری ماشین است. این کتابخانه مجموعه‌ای گسترده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین را فراهم می‌کند که شامل طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی، کاهش ابعاد و انتخاب مدل می‌شود. یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های Scikit-learn، مستندات جامع و دقیقی است که دارد. این مستندات به کاربران کمک می‌کند تا به راحتی با کتابخانه آشنا شوند، الگوریتم‌های مختلف را درک کنند و از آن‌ها در پروژه‌های خود استفاده کنند. این مقاله به بررسی جامع مستندات Scikit-learn برای مبتدیان می‌پردازد و راهنمایی‌هایی برای استفاده مؤثر از آن ارائه می‌دهد.

دسترسی به مستندات Scikit-learn

مستندات Scikit-learn به دو صورت در دسترس است:

• مستندات آنلاین: بهترین راه برای دسترسی به آخرین نسخه مستندات، استفاده از وب‌سایت رسمی Scikit-learn است: [Scikit-learn]. این وب‌سایت شامل تمام اطلاعات مربوط به کتابخانه، از جمله راهنماهای کاربر، مرجع API و مثال‌های متعدد است.
• مستندات آفلاین: Scikit-learn به شما امکان می‌دهد مستندات را به صورت آفلاین دانلود کنید. این ویژگی برای افرادی که به اینترنت دسترسی ندارند یا می‌خواهند در محیطی بدون اتصال به شبکه کار کنند، بسیار مفید است. برای دانلود مستندات آفلاین، می‌توانید از دستور زیر در ترمینال استفاده کنید:

   python -m sphinx.ext.build . _build

   این دستور، پوشه‌ای به نام `_build` ایجاد می‌کند که شامل مستندات HTML است.

ساختار مستندات

مستندات Scikit-learn به طور منطقی سازماندهی شده است تا کاربران بتوانند به راحتی اطلاعات مورد نیاز خود را پیدا کنند. بخش‌های اصلی مستندات عبارتند از:

• راهنمای کاربر (User Guide): این بخش شامل آموزش‌های گام به گام، مفاهیم کلیدی و مثال‌های کاربردی است که به کاربران کمک می‌کند تا با اصول Scikit-learn آشنا شوند. موضوعات پوشش داده شده در راهنمای کاربر شامل پیش‌پردازش داده‌ها، انتخاب مدل، ارزیابی مدل و تنظیم پارامترها است.
• مرجع API (API Reference): این بخش شامل مستندات دقیق تمام ماژول‌ها، کلاس‌ها و توابع Scikit-learn است. هر ورودی در مرجع API شامل توضیحات، پارامترها، مقادیر بازگشتی و مثال‌های استفاده است.
• آموزش‌ها (Tutorials): این بخش شامل آموزش‌های عملی است که نحوه استفاده از Scikit-learn برای حل مسائل مختلف یادگیری ماشین را نشان می‌دهد. آموزش‌ها معمولاً به صورت گام به گام ارائه می‌شوند و شامل کدهای قابل اجرا هستند.
• نمونه‌ها (Examples): این بخش شامل مجموعه‌ای از نمونه‌های کد است که نحوه استفاده از Scikit-learn در سناریوهای مختلف را نشان می‌دهد. نمونه‌ها می‌توانند به عنوان نقطه شروع برای پروژه‌های خود استفاده شوند.
• پرسش‌های متداول (FAQ): این بخش شامل پاسخ به سؤالات متداول کاربران است. این بخش می‌تواند به شما کمک کند تا مشکلات رایج را حل کنید و از اشتباهات جلوگیری کنید.

راهنمای کاربر: مفاهیم کلیدی

راهنمای کاربر Scikit-learn شامل چندین بخش مهم است که درک آن‌ها برای استفاده مؤثر از کتابخانه ضروری است. برخی از این مفاهیم کلیدی عبارتند از:

• مجموعه داده (Dataset): Scikit-learn از مجموعه‌های داده به عنوان ورودی استفاده می‌کند. یک مجموعه داده معمولاً به صورت یک آرایه NumPy با ابعاد (n_samples, n_features) نمایش داده می‌شود، که در آن n_samples تعداد نمونه‌ها و n_features تعداد ویژگی‌ها است.
• پیش‌پردازش داده‌ها (Data Preprocessing): قبل از استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، معمولاً لازم است داده‌ها را پیش‌پردازش کنید. این شامل مواردی مانند مقیاس‌بندی داده‌ها، حذف مقادیر گمشده و تبدیل ویژگی‌ها می‌شود. Scikit-learn مجموعه‌ای از ابزارها برای پیش‌پردازش داده‌ها ارائه می‌دهد. Preprocessing data for machine learning
• انتخاب مدل (Model Selection): Scikit-learn شامل الگوریتم‌های مختلفی برای طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و سایر وظایف یادگیری ماشین است. انتخاب مدل مناسب بستگی به نوع داده‌ها و مسئله مورد نظر دارد. Model selection techniques
• ارزیابی مدل (Model Evaluation): پس از آموزش مدل، باید عملکرد آن را ارزیابی کنید. Scikit-learn مجموعه‌ای از متریک‌ها و ابزارها برای ارزیابی مدل ارائه می‌دهد. Evaluating model performance
• تنظیم پارامترها (Parameter Tuning): بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین دارای پارامترهایی هستند که می‌توانند بر عملکرد مدل تأثیر بگذارند. تنظیم پارامترها به معنای یافتن مقادیر بهینه‌ای برای این پارامترها است. Hyperparameter tuning strategies

مرجع API: درک ساختار

مرجع API Scikit-learn شامل مستندات دقیق تمام ماژول‌ها، کلاس‌ها و توابع کتابخانه است. هر ورودی در مرجع API دارای ساختار زیر است:

• نام کلاس/تابع: نام کلاس یا تابع.
• توضیحات: توضیحات مختصری در مورد عملکرد کلاس یا تابع.
• پارامترها: لیستی از پارامترهای ورودی کلاس یا تابع، به همراه نوع داده و توضیحات هر پارامتر.
• مقادیر بازگشتی: توضیحی در مورد مقادیر بازگشتی کلاس یا تابع، به همراه نوع داده هر مقدار.
• مثال‌ها: نمونه‌هایی از نحوه استفاده از کلاس یا تابع.

برای درک بهتر مرجع API، توصیه می‌شود با ساختار کلی Scikit-learn آشنا شوید. Scikit-learn از یک ساختار ماژولار استفاده می‌کند که در آن الگوریتم‌ها و ابزارهای مختلف در ماژول‌های جداگانه سازماندهی شده‌اند. برخی از ماژول‌های مهم Scikit-learn عبارتند از:

• sklearn.preprocessing: شامل ابزارهایی برای پیش‌پردازش داده‌ها.
• sklearn.model_selection: شامل ابزارهایی برای انتخاب مدل و ارزیابی مدل.
• sklearn.linear_model: شامل الگوریتم‌های رگرسیون خطی.
• sklearn.svm: شامل الگوریتم‌های ماشین بردار پشتیبان.
• sklearn.tree: شامل الگوریتم‌های درخت تصمیم.
• sklearn.cluster: شامل الگوریتم‌های خوشه‌بندی.

آموزش‌ها و نمونه‌ها: یادگیری عملی

آموزش‌ها و نمونه‌های Scikit-learn ابزارهای ارزشمندی برای یادگیری عملی کتابخانه هستند. آموزش‌ها معمولاً به صورت گام به گام ارائه می‌شوند و شامل کدهای قابل اجرا هستند. نمونه‌ها مجموعه‌ای از نمونه‌های کد هستند که نحوه استفاده از Scikit-learn در سناریوهای مختلف را نشان می‌دهند.

برای استفاده مؤثر از آموزش‌ها و نمونه‌ها، توصیه می‌شود:

• کدها را اجرا کنید: کدهای موجود در آموزش‌ها و نمونه‌ها را اجرا کنید و سعی کنید آن‌ها را تغییر دهید تا نحوه عملکرد آن‌ها را درک کنید.
• مستندات را مطالعه کنید: هنگام مطالعه آموزش‌ها و نمونه‌ها، مستندات مربوط به توابع و کلاس‌های مورد استفاده را نیز مطالعه کنید.
• با مسائل مختلف آزمایش کنید: سعی کنید از Scikit-learn برای حل مسائل مختلف یادگیری ماشین استفاده کنید.

نکات و ترفندها برای استفاده از مستندات Scikit-learn

• از جستجو استفاده کنید: مستندات Scikit-learn دارای یک نوار جستجو است که می‌توانید از آن برای یافتن اطلاعات مورد نیاز خود استفاده کنید.
• از پیوندها استفاده کنید: مستندات Scikit-learn شامل پیوندهای زیادی به سایر بخش‌های مستندات و همچنین به منابع خارجی است. از این پیوندها برای گسترش دانش خود استفاده کنید.
• با انجمن Scikit-learn تعامل داشته باشید: اگر سؤال یا مشکلی دارید، می‌توانید از انجمن Scikit-learn کمک بگیرید. این انجمن شامل توسعه‌دهندگان Scikit-learn و سایر کاربران است که می‌توانند به شما کمک کنند. Scikit-learn community forum

پیوندهای مرتبط با استراتژی‌های مرتبط، تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات

• Moving Averages
• Bollinger Bands
• Relative Strength Index (RSI)
• MACD
• Fibonacci Retracement
• Candlestick Patterns
• Volume Weighted Average Price (VWAP)
• On Balance Volume (OBV)
• Accumulation/Distribution Line
• Ichimoku Cloud
• Elliott Wave Theory
• Gann Theory
• Support and Resistance Levels
• Trend Lines
• Chart Patterns

نتیجه‌گیری

مستندات Scikit-learn یک منبع ارزشمند برای یادگیری و استفاده از این کتابخانه قدرتمند است. با استفاده از راهنماهای کاربر، مرجع API، آموزش‌ها و نمونه‌های موجود در مستندات، می‌توانید به راحتی با Scikit-learn آشنا شوید و از آن برای حل مسائل مختلف یادگیری ماشین استفاده کنید. به یاد داشته باشید که تمرین و آزمایش با کدهای مختلف، بهترین راه برای یادگیری Scikit-learn است.

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