scikit-learn: Maschinelles Lernen in Python für Einsteiger

Kurz: scikit-learn ist die bekannteste Python-Bibliothek für klassisches maschinelles Lernen und bietet einheitliche Werkzeuge für Daten, Modelle, Training und Auswertung.

Genauer: Nicht jede KI-Aufgabe braucht ein großes neuronales Netz. Für Tabellen und kleinere Datensätze reichen oft klassische Verfahren wie lineare Regression, Entscheidungsbäume oder Random Forests. scikit-learn (sklearn) liefert sie mit einer einheitlichen Schnittstelle.

Im Detail

Der typische Ablauf

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
 
X, y = load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, random_state=42)
 
modell = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
modell.fit(X_train, y_train)          # trainieren
vorhersage = modell.predict(X_test)   # vorhersagen
print(accuracy_score(y_test, vorhersage))

Immer dasselbe Muster: fit (lernen), predict (anwenden), score (bewerten). Das gilt für fast alle Modelle.

Wichtige Bausteine

• Modelle: LinearRegression, LogisticRegression, DecisionTreeClassifier, RandomForest…, KNeighbors…, SVC, KMeans.
• Vorverarbeitung: StandardScaler, OneHotEncoder, SimpleImputer (fehlende Werte).
• Pipeline: verkettet Schritte (make_pipeline(StandardScaler(), SVC())) und verhindert Datenlecks (Skalierung nur mit Trainingsdaten gelernt).
• Auswertung: accuracy_score, f1_score, confusion_matrix, cross_val_score.
• Suche: GridSearchCV, RandomizedSearchCV für Hyperparameter.

Gute Praxis

Teile Daten vor allem anderen in Training und Test. Nutze Kreuzvalidierung für verlässliche Schätzungen. Prüfe zuerst eine einfache Basislinie (zum Beispiel Mehrheitsklasse oder lineares Modell), bevor du kompliziertere Verfahren nutzt. Achte auf unausgeglichene Klassen, Datenlecks und die Bedeutung der Kennzahl (Genauigkeit allein täuscht bei seltenen Ereignissen).

Grenzen und Nachbarn

scikit-learn ist nicht für Deep Learning oder GPUs gedacht: dafür PyTorch, TensorFlow/Keras, JAX. Für Boosting auf Tabellen sind XGBoost, LightGBM und CatBoost beliebt. Mit pandas lädst und bereinigst du die Daten, mit matplotlib zeichnest du Ergebnisse.

Siehe auch: Training, Validierung und Test, Metriken, Ensemble-Methoden, pandas, Hyperparameter-Suche