Некоторые преимущества использования Scikit-learn для машинного обучения в Python:

• Многофункциональность. 2 Библиотека связана со многими технологиями, которые используют в сфере машинного обучения. 2 Она предлагает возможности от подготовки данных до визуализации результата. 2
• Большое количество алгоритмов. 2 В Scikit-learn входит набор методов и алгоритмов для прогнозирования, кластеризации, распознавания и других задач. 2 Для типовых задач есть готовые решения, вплоть до учебных датасетов и подготовленных моделей. 2
• Удобство использования. 2 Связь с другими библиотеками, понятные названия функций и простой синтаксис делают работу удобной и простой. 2
• Бесплатный доступ. 2 Scikit-learn бесплатная библиотека с открытым исходным кодом. 2 Любой разработчик может его посмотреть. 2
• Кросс-платформенность. 2 Библиотека поддерживается операционными системами Linux, Windows и macOS, как и сам Python. 2
• Активное сообщество. 13 Специалисты в области машинного обучения активно создают учебные материалы, инструкции и другие вспомогательные ресурсы. 3
• Популярность. 2 Scikit-learn используют в ряде крупных проектов, например, международные сервисы Spotify и Booking, мобильный оператор «Билайн», «Газпромбанк», платформа поиска вакансий HeadHunter и другие. 23