Pourquoi Scikit-Learn ?

Scikit-Learn est LA bibliothèque de référence pour le Machine Learning en Python. Son API cohérente et sa documentation exemplaire en font l’outil idéal pour débuter et pour les projets en production.

L’API unifiée : fit, predict, score

Le génie de Scikit-Learn réside dans son API unifiée. Quel que soit l’algorithme, le workflow est toujours le même :

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report

# 1. Séparer les données
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 2. Créer et entraîner le modèle
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

# 3. Prédire et évaluer
predictions = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, predictions))

Pré-traitement des données

Scikit-Learn fournit des outils puissants pour préparer vos données :

  • StandardScaler : normalisation (moyenne=0, écart-type=1)
  • MinMaxScaler : mise à l’échelle entre 0 et 1
  • OneHotEncoder : encodage des variables catégorielles
  • SimpleImputer : gestion des valeurs manquantes

Les Pipelines : la clé de la reproductibilité

Les pipelines permettent d’enchaîner les étapes de pré-traitement et de modélisation :

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

pipeline = Pipeline([
    ("scaler", StandardScaler()),
    ("model", RandomForestClassifier(n_estimators=100))
])

pipeline.fit(X_train, y_train)
score = pipeline.score(X_test, y_test)

Validation croisée

Pour une évaluation robuste, utilisez la validation croisée :

from sklearn.model_selection import cross_val_score

scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring="accuracy")
print(f"Accuracy: {scores.mean():.3f} (+/- {scores.std():.3f})")

Conclusion

Scikit-Learn est le couteau suisse du data scientist. Maîtriser cette bibliothèque vous permettra de résoudre la majorité des problèmes de ML classiques. Pour aller plus loin et pratiquer sur de vrais datasets, découvrez notre programme de formation.