Scikit-Learn: Introduzione all’Apprendimento Automatico con Python

L’apprendimento automatico (machine learning) è una branca dell’intelligenza artificiale che consente ai computer di apprendere e migliorare dalle esperienze senza essere esplicitamente programmati. Un popolare framework di machine learning in Python è scikit-learn, noto per la sua semplicità e potenza nell’implementazione di algoritmi di apprendimento automatico.

In questo articolo, esploreremo brevemente scikit-learn e vedremo un esempio di utilizzo di un modello di regressione lineare per prevedere i punteggi in un’applicazione di classifica.

Cosa è Scikit-Learn?

Scikit-Learn, spesso abbreviato come sklearn, è una libreria open source per l’apprendimento automatico in Python. Offre una vasta gamma di algoritmi di classificazione, regressione, clustering e altro. Scikit-learn è un punto di partenza ideale per chiunque voglia iniziare a esplorare il mondo dell’apprendimento automatico.

Esempio: Predire i Punteggi

Supponiamo di avere una lista di utenti con i loro punteggi, e vogliamo utilizzare l’apprendimento automatico per prevedere i punteggi di nuovi utenti in base alle loro posizioni in una classifica.

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# Dati di esempio: Una lista di utenti con punteggi
utenti = [
{"nome": "Alice", "punteggio": 85},
{"nome": "Bob", "punteggio": 92},
{"nome": "Charlie", "punteggio": 78},
{"nome": "David", "punteggio": 95},
{"nome": "Eve", "punteggio": 88}
]

# Creare array di dati per l'addestramento del modello
X = np.array(range(1, len(utenti) + 1)).reshape(-1, 1)
y = np.array([utente["punteggio"] for utenti in utenti])

# Addestrare il modello di regressione lineare
modello = LinearRegression()
modello.fit(X, y)

# Esempio di predizione del punteggio per un nuovo utente
nuovo_utente_posizione = 6
punteggio_predetto = modello.predict(np.array(nuovo_utente_posizione).reshape(-1, 1))
print(f"Il punteggio previsto per il nuovo utente è {punteggio_predetto[0]:.2f}")

In questo esempio, abbiamo creato un modello di regressione lineare utilizzando scikit-learn. Il modello è stato addestrato con i dati esistenti, e successivamente è stato utilizzato per prevedere il punteggio di un nuovo utente in base alla sua posizione nella classifica.

Questo è solo un assaggio delle possibilità offerte da scikit-learn. La libreria supporta una vasta gamma di algoritmi di machine learning, dalla classificazione alla regressione, al clustering e altro. Scikit-learn è un potente strumento per esplorare e applicare l’apprendimento automatico in Python.

Conclusione

Scikit-learn è una libreria essenziale per chiunque sia interessato a sperimentare e implementare l’apprendimento automatico con Python. Sia che tu sia un principiante o un esperto, scikit-learn offre strumenti per affrontare una varietà di problemi di machine learning. Nel nostro esempio, abbiamo visto come sia possibile utilizzare la regressione lineare per prevedere i punteggi in un’applicazione di classifica.

Per ulteriori informazioni e documentazione dettagliata, visitate il sito web ufficiale di scikit-learn: https://scikit-learn.org/.

Data pubblicazione: 03 maggio 2019