Scikit-learn

Scikit-learn
Apprentissage et reconnaissance – GIF-4101 / GIF-7005
Professeur : Christian Gagn´e
Semaine 3 : 21 septembre 2016
GIF-4101 / GIF-7005 (U. Laval) Scikit-learn C. Gagn´e 1 / 17

Travaux pratiques
Travaux pratiques r´ealis´es avec scikit-learn et scikit-neuralnetwork, en
langage Python
IInstallation de Python et des librairies dans les laboratoires
d’informatiques du d´epartement de g´enie ´electrique et de g´enie
informatique (PLT-0103 et PLT-0105)
IUtiliser l’image Linux
Langage Python
ILangage interpr´et´e, ouvert, d’usage g´en´eral, facile `a utiliser
(pseudo-code ex´ecutable)
IPrototypage rapide, optimisation des performances par librairies
performantes et/ou routines en C
IAdoption g´en´eralis´ee dans le domaine de l’apprentissage automatique
Scikit-learn
ILibrairie Python pour effectuer de l’apprentissage automatique
IInclut la plupart des m´ethodes vues en classe, except´e pour les r´eseaux
de neurones (solution : scikit-neuralnetwork)
IProjet ouvert (open source)
ISite Web : http://scikit-learn.org
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Installation des librairies
Option 1 (privil´egi´ee) : Anaconda (https://www.continuum.io)
IDistribution contenant un ensemble de 100 librairies de calcul
scientifique
IDisponible sous Windows, Mac et Linux
IInclut Numpy, Scipy, matplotlib, scikit-learn, etc.
IN’inclut pas scikit-neuralnetwork
ISolution pour ceux moins `a l’aise avec Python et la ligne de commande
Option 2 (`a vos risques) : avec installateur du syst`eme et/ou pip
IInstaller Python 3 par l’installateur du syst`eme
FApt-get sous Ubuntu, Homebrew sous Mac
IInstaller Numpy, matplotlib, scikit-learn et scikit-neuralnetwork avec pip
Scikit-neuralnetwork ne fonctionne pas sous Windows, comme il
d´epend de Theano et Lasagne
ITr`es difficile de faire de l’apprentissage profond avec Windows.
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Exemple d’installation sur macOS
Installation sur macOS avec Homebrew et pip (Python 3)
# Si Python 3 n’est pas encore install´e
brew install python3
# Installation `a partir des sources, peut prendre du temps
brew install openblas
brew install numpy --with-openblas --with-python3
brew install scipy --with-openblas --with-python3
# Installation du reste avec pip
pip3 install matplotlib
pip3 install scikit-learn
pip3 install scikit-neuralnetwork
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G´en´erer et visualiser des donn´ees
G´en´erer donn´ees 2D en demi-lunes
from sklearn import datasets
X, R = datasets.make_moons(100)
Tracer les donn´ees avec matplotlib
import numpy
from matplotlib import pyplot
colors = numpy.array([x for x in ’bgrcmyk’])
pyplot.scatter(X[:, 0], X[:, 1], color=colors[R].tolist(), s=10)
pyplot.show()
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