Scikit-learn – biblioteka do klasycznego uczenia maszynowego.

Scikit-learn to otwartoźródłowa biblioteka języka Python, przeznaczona do klasycznego uczenia maszynowego, która dostarcza narzędzia do budowy i oceny modeli predykcyjnych. Biblioteka ta jest szeroko stosowana w dziedzinie analizy danych i sztucznej inteligencji ze względu na swoją łatwość użycia, modularną budowę oraz bogaty zestaw implementacji algorytmów, takich jak regresja, klasyfikacja, klasteryzacja czy redukcja wymiarowości. Integruje się efektywnie z innymi popularnymi bibliotekami Python, takimi jak NumPy, SciPy czy pandas.

Scikit-learn powstało w 2007 roku i od tego czasu jest aktywnie rozwijane przez społeczność open source. Umożliwia szybkie prototypowanie modeli oraz ich ocenę za pomocą narzędzi do walidacji krzyżowej i wyboru hiperparametrów. Dzięki intuicyjnemu API jest często wykorzystywane zarówno w celach dydaktycznych, jak i profesjonalnych projektach badawczych oraz komercyjnych aplikacjach uczenia maszynowego.