scikit-learn

Scikit-learnプロジェクトは David Cournapeau によるGoogle Summer of Codeプロジェクト、scikits.learnとして始まった。名前は「Scikit」 (SciPy Toolkit) つまり独立して開発・配布されるScipyのサードパーティ拡張であることを示している[4]。オリジナルのコードベースは他の開発者に後に書き換えられた。様々なScipy Toolkitのうち、scikit-learnとscikit-imageは2012年11月に「well-mantained and popular（よくメンテナンスされており、広く使われている）」と評されている[5]。

2015年以降、scikit-learnは活発に開発されており、INRIA、Telecom ParisTech、そして（Google Summer of Codeを通して）部分的にGoogleの援助を受けている[6]。Evernoteはscikit-learnを使用しており、ライブラリのナイーブベイズ分類器でユーザーの投稿から食べ物のレシピであるものを判別している[7]。またMendeleyはscikit-learnのSGD回帰アルゴリズムを用いて推薦システムを構築している[8]。

scikit-learnのAPIは、wiseRFと呼ばれる非フリーなランダムフォレスト実装を提供するwise.ioに採用されている[9][10]。wise.ioのビジネスパートナーであるContinuum IOは、データスループットがscikit-learn実装の7.5倍に上昇したと述べている[11]。これを受けてscikit-learnの開発者らはメモリ使用以外の部分で、wise.ioに並ぶよう実装を最適化したと主張している[12]。

scikit-learnは大部分がPythonで書かれている。いくつかのコアアルゴリズムは性能向上のためCythonで書かれている。サポートベクターマシンはLIBSVMをラップするCythonで実装されておりロジスティック回帰や線型サポートベクターマシンはLIBLINEARの同様なラッパーで実装されている。

• mlpy
• Orange
• NLTK
• spaCy

• 公式ウェブサイト
• scikit-learn - GitHub
• scikit-learn (@scikit_learn) - X（旧Twitter）