مزیت های Scikit-Learn

در لیست زیر به مزایای اصلی استفاده از scikit-Learn در راستای اهداف یادگیری ماشین اشاره شده است:

• سهولت در استفاده: scikit-learn یک API تر‌ و تمیز دارد که نه تنها فرایند یادگیری آن در مقایسه با کتابخانه های دیگری مانند: TensorFlow یا Keras راحت تر میباشد، بلکه بکارگیری آن نیز از یک رویکرد ساده و یک‌دست پیروی میکند. همچنین این مفهوم سهولت در خصوص ریاضیاتی که در پشت‌پرده‌ی مدلها وجود دارد نیز صدق میکند؛ یعنی کاربران scikit-learn لزوماً نیازی به داشتن دانشی عمیق در زمینه‌ی ریاضیات ندارند.
• یک‌دست بودن: API یک‌دست این کتابخانه، امکان سوییچ کردن از یک مدل به مدل دیگر را بسیار آسان می‌کند؛ زیرا سینتَکس پایه‌ی آن در خصوص هر مدلی یکسان میباشد.
• مستندات قوی و آموزش‌های جامع: این کتابخانه به طور کامل توسط مستنداتی مشروح پشتیبانی می شود که به راحتی قابل دسترسی بوده و درک آنها نیز راحت میباشد. در کنار این مستندات، آموزش های گام به گامی نیز ارائه شده‌اند که تمام موضوعاتی که ممکن است در توسعه پروژه های یادگیری ماشین خود با آنها روبه‌رو شوید را پوشش می دهند.
• قابل اطمینان‌بودن-همکاری کارشناسان متعدد: به عنوان یک کتابخانه‌ی اُپن سورس، بهبود عملکرد روزانه‌ی scikit-learn به لطف همکاری و مشارکت تعداد زیادی کارشناس از زمینه‌های مختلف اتفاق می‌افتد که این قضیه به‌ نوبه‌ی خود منجر به ایجاد کتابخانه‌ای میشود که هر روز نسبت به دیروز کامل‌تر و قابل اطمیان‌تر میشود.
• دامنه‌ی پوشش قابل توجه: همینطورکه آشنایی شما با اجزای مختلف کتابخانه در گذر زمان بیشتر میشود، متوجه خواهید شد که این کتابخانه بیشتر امورات مربوط به حوزه‌ی یادگیری ماشین را پوشش می دهد؛ از مدل‌های تحت‌نظارت‌(مثل مدلهای رگرسیونی) گرفته تا مدل‌های بدون‌نظارت(مثل مدلهای خوشه‌بندی)، زیر سایه‌ی این کتابخانه قابل پیاده‌سازی میباشند. علاوه بر این همانطوریکه قبل‌تر هم اشاره شد؛ به دلیل همکاری کارشناسان متعددی از زمینه‎‌های مختلف، مدل‌های جدیدی نیز در فواصل زمانی نسبتا کوتاهی به کتابخانه اضافه میشوند و منجر به افزایش دامنه پوشش آن میشوند.