Scikit-learnとsklearnの違いについての疑問は、Pythonの機械学習コミュニティ内でよく見られるものです。
しかし、実際のところ、これら二つの間に本質的な違いはありません。
以下で、これについて詳しく説明します。
目次
Scikit-learnとは？
Scikit-learnは、Python言語のためのオープンソースの機械学習ライブラリです。
広範な機械学習アルゴリズムを提供し、データ前処理、教師あり学習、教師なし学習、モデルの選択と評価など、機械学習のプロセス全般にわたる機能を備えています。
Scikit-learnの背景
- 開発の歴史: Scikit-learnは、2007年にDavid Cournapeauによって開発が始まりました。その後、INRIA（フランス国立情報学自動制御研究所）の支援を受け、多くのコントリビュータによって発展しました。
- SciPy Stackの一部: Scikit-learnはSciPy Stackの一部として設計されており、NumPy、SciPy、Matplotlibとの統合が強みです。このため、データ分析や科学計算のためのPythonエコシステム内で広く使われています。
sklearnとは？
sklearnは、実はScikit-learnの略称やエイリアスとして使われることが多いです。
PythonでScikit-learnをインポートする際には、通常「import sklearn」という形で行います。
これは、ライブラリの公式名称である「Scikit-learn」を短縮したものです。
sklearnの使用
- インポート文: Pythonプログラム内でScikit-learnを使用する際、
import sklearnという形でインポートされます。これは、Pythonの慣習において長いモジュール名を短縮するための一般的な方法です。 - モジュールとサブモジュール: Sklearnは、Scikit-learnのトップレベルのパッケージ名です。Scikit-learn自体は多くのサブモジュールを持っており、特定の機能を使用するためにはそれぞれのサブモジュールを個別にインポートする必要があります（例：
from sklearn.cluster import KMeans）。
違いはない
- 同じライブラリ: SklearnはScikit-learnの単なる短縮形であり、両者は同じライブラリを指します。
- インポートの方法: Pythonでこのライブラリを使用する場合、
import sklearnというコードを使います。これは、ライブラリの実際の名前がScikit-learnであるにもかかわらず、短縮形であるsklearnを使用することが一般的です。 - ドキュメントとコミュニティ: 公式ドキュメントやコミュニティ内の議論では、Scikit-learnとsklearnの両方の用語が使われていますが、これらは同じ機能と内容を指しています。
まとめ
Scikit-learnとsklearnは、実質的には同じライブラリを指す言葉です。
Scikit-learnは機械学習ライブラリの正式な名称であり、sklearnはそのライブラリをPythonコード内で参照する際の短縮形です。
機能面では全く同じで、どちらもPythonで広く使われる機械学習のためのツールキットを提供します。
ユーザーは、文脈に応じてこれらの用語を使い分けることができますが、その背後にあるライブラリは同一です。
以上、Scikit-learnとsklearnの違いについてでした。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
