scikit-learn
Sign in to saveAlso known as scikits.learn, sklearn, scikit
bibliothèque logicielle Python
Key facts
- Software.name
- scikit-learn
- Software.logo
- Scikit learn logo small.svg
- Software.author
- David Cournapeau
- Software.developer
- Google Summer of Code project
- Software.programming language
- Python, Cython, C and C++
- Software.operating system
- Linux, macOS, Windows
- Software.genre
- Library for machine learning
- Software.license
- New BSD License
via Wikipedia infobox
Source code
scikit-learn is a Python module for machine learning built on top of SciPy and is distributed under the 3-Clause BSD license. The project was started in 2007 by David Cournapeau as a Google Summer of Code project, and since then many volunteers have contributed. See the About us page for a list of core contributors. We welcome new contributors of all experience levels. The scikit-learn community goals are to be helpful, welcoming, and effective. The Development Guide has detailed information about contributing code, documentation, tests, and more. We've included some basic information in this README. Random number generation can be controlled during testing by setting the SKLEARN SEED environment variable. The project was started in 2007 by David Cournapeau as a Google Summer of Code project, and since then many volunteers have contributed. See the About us page for a list of core contributors.
Excerpt from the source-code README · 7,519 chars · not written by Vinony
Article · Français
Scikit-learn est une bibliothèque libre Python destinée à l'apprentissage automatique. Elle est développée par de nombreux contributeurs notamment dans le monde académique par des instituts français d'enseignement supérieur et de recherche comme Inria. Elle propose dans son framework de nombreuses bibliothèques d’algorithmes à implémenter, clé en main. Ces bibliothèques sont à disposition notamment des data scientists. Elle comprend notamment des fonctions pour estimer des forêts aléatoires, des régressions logistiques, des algorithmes de classification, et les machines à vecteurs de support. Elle est conçue pour s'harmoniser avec d'autres bibliothèques libres Python, notamment NumPy et SciPy.
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA