{"id":22479,"date":"2021-09-28T19:13:00","date_gmt":"2021-09-28T17:13:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.nycwebdesign.eu\/webdesign\/rilasciato-scikit-learn-1-0-ecco-le-novita\/"},"modified":"2021-09-28T19:13:00","modified_gmt":"2021-09-28T17:13:00","slug":"rilasciato-scikit-learn-1-0-ecco-le-novita","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.nycwebdesign.eu\/webdesign\/rilasciato-scikit-learn-1-0-ecco-le-novita\/","title":{"rendered":"Rilasciato scikit-learn 1.0: ecco le novit\u00e0"},"content":{"rendered":"<p> <br \/>\n<\/p>\n<div>\n<p><strong>Scikit-learn<\/strong> \u00e8 considerato, ormai da anni, uno dei principali moduli <a href=\"https:\/\/www.html.it\/guide\/guida-python\/\">Python<\/a> per le applicazioni di <a href=\"https:\/\/www.html.it\/pag\/404059\/grafici-data-science\/\">data science<\/a> e <a href=\"https:\/\/www.html.it\/guide\/machine-learning\/\">machine learning<\/a>. Nonostante ci\u00f2, la <strong>versione 1.0<\/strong> (quella, quindi, che dovrebbe rappresentare la prima versione stabile di questo progetto) \u00e8 stata rilasciata soltanto pochi giorni fa.<\/p>\n<p>Le modifiche introdotte non sono troppo significative, ma riguardano soprattutto la correzione di alcuni bug, qualche nuova funzionalit\u00e0 e alcune ottimizzazioni. A tutto ci\u00f2, si aggiunge un lavoro di pulizia e revisione del codice.<\/p>\n<p>In questo articolo riassumeremo le principali novit\u00e0.<\/p>\n<h2>Le nuove funzionalit\u00e0 di scikit-learn 1.0<\/h2>\n<p>L\u2019ultima versione di scikit-learn permette di creare funzioni <strong>B-spline<\/strong> tramite la classe <code>preprocessing.SplineTransformer<\/code>. Si tratta sostanzialmente di funzioni polinomiali particolarmente utili in problemi di approssimazione, regressione e interpolazione, che evitano alcune complicazioni di natura numerica tipici delle curve polinomiali di alto grado.<\/p>\n<div class=\"boximg\"><a href=\"https:\/\/www.html.it\/app\/uploads\/2021\/09\/1-gumygqqdrquxvspg0eueiq.png\" class=\"fan_img\" rel=\"fan_group\"><img src=\"https:\/\/www.html.it\/app\/uploads\/2021\/09\/1-gumygqqdrquxvspg0eueiq.png\" alt=\"b-spline scikit-learn\"\/><\/a><\/div>\n<p>Un altro importante aggiornamento introdotto con scikit-learn 1.0 riguarda il <code>OneHotEncoder<\/code>, utilizzato molto spesso come preprocessing dell\u2019output nei problemi di classificazione multi-classe. Il nuovo aggiornamento permette di agire su vari parametri aggiuntivi, ad esempio per rimuovere la prima classe ottenuta dalla codifica (<code>drop='first'<\/code>) o per gestire i valori sconosciuti (<code>handle_unknown='ignore'<\/code>), cosa che si rivela particolarmente utile in fase di inferenza. <\/p>\n<h2>Integrazione con pandas e altre migliorie<\/h2>\n<p>L\u2019ultima versione di scikit-learn ha aggiunto altri miglioramenti in termini di integrazione con <a href=\"https:\/\/www.html.it\/pag\/403745\/pandas-operazioni-sui-dati\/\">pandas<\/a>. La versione 1.0 migliora infatti la gestione dei nomi delle colonne dei <a href=\"https:\/\/www.html.it\/pag\/402840\/pandas-series-dataframe\/\">dataframe<\/a>, che dovrebbe rendere pi\u00f9 agevole il lavoro con questo tipo di strutture dati.<\/p>\n<p>Sono state riviste significativamente anche le definizioni delle funzioni, assegnando nomi pi\u00f9 significativi ai parametri, in modo da <strong>rendere pi\u00f9 leggibile il codice<\/strong>. Ci\u00f2 dovrebbe essere particolarmente vantaggioso per i nuovi utenti.<\/p>\n<p>Infine, le <strong>prestazioni<\/strong> generali di scikit-learn sono state migliorate grazie ad alcune ottimizzazioni. Questo ha un impatto significativo, ad esempio, sui metodi della classe <code>PolynomialFeatures<\/code>, cos\u00ec come su molte altre funzioni che richiedono generalmente calcoli abbastanza complessi.<\/p>\n<h2>Come aggiornare scikit-learn alla versione 1.0<\/h2>\n<p>Per passare alla nuova versione di scikit-learn, possiamo sfruttare <a href=\"https:\/\/www.html.it\/pag\/346968\/pip-il-package-manager-per-python\/\">pip<\/a>:<\/p>\n<pre><code class=\"language-markup\">\npip install -U scikit-learn\n<\/code><\/pre>\n<p>Per ogni ulteriore informazione, rimandiamo chi volesse approfondire alla <a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/auto_examples\/release_highlights\/plot_release_highlights_1_0_0.html\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\">pagina ufficiale della documentazione di scikit-learn<\/a>, dedicata alle novit\u00e0 introdotte con la versione 1.0<\/p>\n<p><em>Fonte<\/em>: <a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/auto_examples\/release_highlights\/plot_release_highlights_1_0_0.html\" class=\"text-link text-link--special\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\"><span class=\"underline\">scikit-learn documentation<\/span><i class=\"ico-external\"\/><\/a><\/p>\n<\/div>\n<p><br \/>\n<br \/><a href=\"http:\/\/feedproxy.google.com\/~r\/htmlitedit\/~3\/0OcTiMimoNk\/\">Source link <\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Scikit-learn \u00e8 considerato, ormai da anni, uno dei principali moduli Python per le applicazioni di data science e machine learning. 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