Scikit-learn

Scikit-learn est une bibliothèque Python open-source pour l'apprentissage automatique. Elle fournit des outils simples et efficaces pour l'analyse prédictive et le traitement des données.

Coach IA RecrutLabs

15 février 2026

3 min de lecture

Dans ce guide

1Comprendre le concept 2L'enjeu en entretien 3Exemple concret 4Les erreurs à éviter

De quoi parle-t-on ?

Scikit-learn est une bibliothèque d'apprentissage automatique développée en Python qui est largement utilisée pour des tâches telles que la classification, la régression et le clustering. Elle fait partie de l'écosystème scientifique de Python et s'intègre facilement avec d'autres bibliothèques comme NumPy, SciPy et Matplotlib, ce qui en fait un outil puissant pour les scientifiques et les ingénieurs de données.

La création de Scikit-learn a débuté en 2007 par David Cournapeau dans le cadre du Google Summer of Code, avec des contributions d'une multitude de développeurs. L'objectif était de fournir une bibliothèque unifiée qui couvre de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique, tout en étant simple à utiliser et à comprendre. Au fil des ans, Scikit-learn est devenue l'une des bibliothèques les plus populaires dans le domaine de l'apprentissage automatique, en raison de sa documentation complète, de sa communauté active et de sa capacité à s'adapter à divers cas d'utilisation.

Scikit-learn repose sur des principes fondamentaux de l'apprentissage automatique, à savoir la séparation des étapes de prétraitement, de modélisation et d'évaluation. Cela permet aux utilisateurs de construire des pipelines de traitement de données robustes et modulaires. Les utilisateurs peuvent facilement expérimenter avec différents algorithmes et techniques sans avoir à se soucier des implémentations sous-jacentes.

En termes d'algorithmes, Scikit-learn couvre un large éventail d'approches, allant des méthodes linéaires telles que la régression linéaire et la régression logistique, aux méthodes non linéaires comme les forêts aléatoires et les réseaux de neurones. De plus, elle propose des outils pour le prétraitement des données, la réduction de dimensionnalité, la validation croisée et l'évaluation des modèles, rendant le processus d'apprentissage automatique plus accessible et moins sujet aux erreurs.

Métiers concernés par Scikit-learn

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Exemple Concret

Pour illustrer l'utilisation de Scikit-learn, prenons l'exemple d'un projet de classification d'iris. Ce projet vise à prédire la classe d'une fleur d'iris en fonction de ses caractéristiques (longueur et largeur des sépales et des pétales).

Voici un exemple de code simple qui montre comment utiliser Scikit-learn pour ce projet :

import numpy as np
import pandas as pd
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

# Charger le jeu de données Iris
iris = load_iris()
X = iris.data  # Caractéristiques
y = iris.target  # Classes

# Diviser le jeu de données en ensembles d'entraînement et de test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Créer un classificateur Random Forest
classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

# Entraîner le modèle
classifier.fit(X_train, y_train)

# Faire des prédictions
predictions = classifier.predict(X_test)

# Évaluer la précision du modèle
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f'Précision du modèle : {accuracy * 100:.2f}%')

Dans cet exemple, nous avons importé les bibliothèques nécessaires, chargé le jeu de données Iris, puis divisé ce jeu en ensembles de données d'entraînement et de test. Ensuite, nous avons créé un modèle de classification basé sur un Random Forest, entraîné ce modèle sur l'ensemble d'entraînement, et enfin évalué sa précision sur l'ensemble de test. Ce processus montre la simplicité et l'efficacité de Scikit-learn pour réaliser des tâches d'apprentissage automatique.

Ce qu'il ne faut pas dire

Lors de l'utilisation de Scikit-learn, certaines erreurs courantes peuvent survenir et nuire à la performance des modèles. La première erreur fréquente est de ne pas normaliser ou standardiser les données avant d'appliquer des algorithmes. Les modèles d'apprentissage automatique, en particulier ceux basés sur la distance, comme KNN ou SVM, peuvent être très sensibles à l'échelle des caractéristiques. Il est donc primordial de normaliser les données pour obtenir de meilleures performances.

Une autre erreur courante est de ne pas effectuer de validation croisée lors de l'évaluation des modèles. La validation croisée aide à s'assurer que le modèle généralisera bien à des données non vues. Utiliser seulement un ensemble d'entraînement et un ensemble de test peut mener à un surajustement, ce qui donne une image trompeuse des performances réelles du modèle.

En outre, il est courant de négliger l'importance du choix des hyperparamètres. Beaucoup d'utilisateurs choisissent des paramètres par défaut, mais ceux-ci ne sont pas toujours optimaux pour chaque problème. Utiliser des techniques telles que la recherche en grille ou la recherche aléatoire pour optimiser les hyperparamètres peut considérablement améliorer les performances du modèle.

Enfin, une autre erreur fréquente est d'ignorer les problèmes d'imputation des valeurs manquantes dans les jeux de données. Les valeurs manquantes peuvent introduire un biais dans les résultats du modèle. Il est donc essentiel de traiter ces valeurs avant d'entraîner le modèle, que ce soit par imputation ou en supprimant les lignes/colonnes concernées.

L'astuce pour briller

Pour briller lors de l'utilisation de Scikit-learn, il est conseillé de bien comprendre les principes de base de l'apprentissage automatique. Cela inclut la connaissance des différents types d'algorithmes, des métriques d'évaluation et des techniques de prétraitement des données. Une bonne base théorique vous permettra de mieux choisir les outils adéquats pour chaque problème.

Un autre conseil est de toujours documenter votre travail. Lorsque vous utilisez Scikit-learn, il est important de garder une trace des décisions prises lors de la construction des modèles, des choix de prétraitement et des résultats obtenus. Cela facilitera la réplication de vos expériences et permettra d'apprendre de vos erreurs.

Il est également recommandé de se familiariser avec les outils complémentaires de visualisation, comme Matplotlib et Seaborn, pour illustrer et analyser les résultats des modèles. Visualiser les performances des modèles peut aider à identifier des problèmes potentiels et à mieux communiquer vos résultats.

Enfin, participez à des projets open source ou à des compétitions de science des données, comme celles proposées par Kaggle. Cela vous permettra de mettre en pratique vos compétences en Scikit-learn tout en apprenant des autres et en améliorant vos capacités de résolution de problèmes.

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