比较Scikit-Learn和TensorFlow的机器学习

比较Scikit-Learn和TensorFlow的机器学习
图片来自：Editor | Ideogram

在掌握这门迷人的人工智能学科的旅程中，选择一个机器学习 (ML) 库来学习和使用至关重要。了解 **Scikit-learn** 和 **TensorFlow** 等流行库的优点和局限性对于选择适合您需求的库至关重要。本文将根据八个标准讨论并比较这两个流行的 Python 机器学习库。

模型和技术的范围

让我们首先强调每个库支持的算法机器学习方法和模型的范围。这将使我们更好地了解每个库可以解决的用例。Scikit-learn 提供了相当广泛的经典机器学习算法，包括监督分类和回归到聚类，以及集成方法和降维技术。同时，TensorFlow 专注于支持神经网络和深度学习架构，例如循环神经网络、卷积神经网络等。总之，库的选择取决于问题的复杂性和适合解决它的机器学习技术的类型。

集成和兼容性

一个好的机器学习库应该能够与机器学习和人工智能技术日益互联的生态系统中的其他库和工具集成，例如通过与 Pandas 和 NumPy 等其他 Python 库以及主要云提供商（GCP、Azure、AWS）提供的服务无缝集成。在兼容性方面，TensorFlow 得到了云提供商更强烈的支持，而 Scikit-learn 则可以与流行的数据科学和科学操作 Python 库（如 Pandas 和 NumPy）进行顺利集成。

灵活性

接下来，我们分析每个库对不同类型问题的适应性以及它们的自定义程度。TensorFlow 支持灵活地构建自定义模型和机器学习工作流，而 Scikit-learn 在执行模型训练、评估和预测等传统机器学习任务方面提供的简单性和友好性使其更适合机器学习初学者。

抽象级别

编程语言或其支持的任何库的抽象级别是其易用性的直接指标，尽管它也是其学习曲线的相关指标。选择使用一个库还是另一个库通常受整体用户体验、安装简易性等因素的影响。这是一个决定性因素，特别是对于经验不足的开发人员。Scikit-learn 的抽象级别比 TensorFlow 高得多，使其成为对初学者更友好的库。TensorFlow 可以通过其流行的 Keras API 部分抽象，但它仍然需要更繁重的编码和对构建机器学习解决方案背后底层过程的更全面的理解。

数据处理

处理数据是任何机器学习工作流的核心部分。因此，机器学习库简化此过程的程度可能是影响其选择的另一个关键标准。使用 Scikit-learn 可以直接高效地进行数据预处理，而 TensorFlow 广泛的数据整理功能通常需要更多的设置步骤。

性能和可扩展性

讨论每个库在处理大型数据集时训练和推理过程（批量和实时）的效率也很重要，换句话说，评估它们良好的扩展能力。在这方面，TensorFlow 在可扩展性和性能优化方面优于 Scikit-Learn，尤其是在利用硬件加速时。

系统部署

评估将机器学习模型集成到生产系统中的过程通常是用户（尤其是在工业和商业场景中）的决定性因素。除了前面讨论的与市场上主要云提供商的集成性之外，TensorFlow 还提供了 TensorFlow Serving 等附加组件来支持模型在生产环境中的部署。Scikit-learn 也可以与简单的 API 和应用程序集成，但在部署到大型环境时更为有限。

社区支持

最后（但并非最不重要！），机器学习库的选择也应受到与之相关的在线支持社区的稳健性的影响，包括可用资源、文档、常见问题解答、视频教程、论坛等。这两个库在社区支持方面都做得很好，但 TensorFlow 现在拥有更大更活跃的社区。另一方面，Scikit-learn 在学术和研究领域备受关注，拥有大量的示例和教程。
 

总结

总而言之，如果您是机器学习解决方案编程的初学者，Scikit-learn 可能是您的理想选择，因为它专注于经典的机器学习任务和方法以及易用性。对于经验丰富的开发人员和机器学习专家来说，TensorFlow 可能会因其性能、对强大的基于深度学习的解决方案的支持以及更大的灵活性而脱颖而出。归根结底，选择正确的库取决于您的特定项目要求、您正在寻找的功能以及您的专业水平。

请参阅下面的摘要图表，了解关键点的 TL;DR 概述。