Scikit-learn
Machine learning en Python: modelos interpretables y reproducibles.
Qué es scikit-learn
Scikit-learn es la librería de referencia para ML clásico en Python. Ofrece una API uniforme para clasificación, regresión, clustering y reducción de dimensionalidad, con preprocesado y selección de características. Sus pipelines, validación cruzada y búsqueda de hiperparámetros facilitan resultados comparables; se integra con NumPy y pandas y permite exportar modelos de forma sencilla para su puesta en producción.
Funcionalidades
Clasificación y regresión
Amplio catálogo de algoritmos (modelos lineales, árboles, bosques, SVM, k-NN, gradient boosting) bajo una API uniforme.
Clustering no supervisado
Agrupación por similitud con K-Means/MiniBatchKMeans, DBSCAN o métodos jerárquicos para descubrir patrones.
Reducción de dimensionalidad y manifold
Técnicas como PCA, NMF, t-SNE o Isomap para simplificar datos manteniendo estructura útil.
Preprocesado y transformación
Escalado, normalización, imputación y codificación categórica; ColumnTransformer para aplicar pasos por columna.
Selección y construcción de características
Filtros univariados, SelectFromModel, RFE/RFECV y generación de features polinomiales.
Pipelines reproducibles
Encadenado coherente de preprocesado y modelo con Pipeline y FeatureUnion para evitar fugas y facilitar producción.
Selección de modelos e hiperparámetros
GridSearchCV, RandomizedSearchCV y successive halving con validación cruzada para comparar alternativas con rigor.
Métricas y evaluación estandarizadas
Conjunto completo de métricas para clasificación, regresión, ranking y clustering, con esquemas de cross-validation y TimeSeriesSplit.
Detección de anomalías y aprendizaje semi-supervisado
IsolationForest, One-Class SVM, LOF y enfoques de label propagation/self-training para datos con pocas etiquetas.
Beneficios
Algunos de los beneficios de implantar scikit-learn son:
API consistente y simple
Permite entrenamiento, predicción y evaluación y reduce la curva de aprendizaje y los errores.
Prototipado y validación ágiles
Pipelines, validación cruzada y búsqueda de hiperparámetros permiten iterar y comparar modelos con rigor.
Interpretabilidad y diagnóstico
Importancias de variables, permutation importance y partial dependence facilitan decisiones explicables y auditables.
Rendimiento en datos tabulares
Eficiente en CPU, soporte sparse y aprendizaje incremental para volúmenes medianos sin infraestructura pesada.
Integración con el ecosistema Python
Convivencia natural con NumPy, pandas, Jupyter y joblib; interoperable con XGBoost/LightGBM cuando se requiere.
Despliegue y reproducibilidad sencillos
Serialización de modelos y pipelines (joblib) y control de aleatoriedad para resultados repetibles en producción.
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