Machine Learning (ML) là một phần quan trọng trong trí tuệ nhân tạo (AI), và Python chính là ngôn ngữ được ưa chuộng nhất để triển khai các mô hình học máy. Một trong những thư viện mạnh mẽ và phổ biến nhất mà các Data Scientists và Machine Learning Engineers sử dụng chính là Scikit-learn.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá cách sử dụng Scikit-learn cơ bản trong Machine Learning, với các ví dụ thực tế và ứng dụng.

1. Scikit-learn là gì?

Scikit-learn là một thư viện Python mã nguồn mở, cung cấp các công cụ đơn giản và hiệu quả để phân tích và khai thác dữ liệu.

• Chức năng chính: Tiền xử lý dữ liệu, các thuật toán học máy (học có giám sát, học không giám sát), giảm chiều dữ liệu, và các công cụ chọn lựa mô hình.

Ưu điểm: Scikit-learn dễ sử dụng, tài liệu phong phú, và hỗ trợ rất nhiều thuật toán học máy, từ phân loại, hồi quy, đến clustering.

2. Tại sao Scikit-learn lại phổ biến trong Machine Learning?

Scikit-learn được ưa chuộng nhờ vào các lý do sau:

• Đơn giản hóa quy trình: Từ việc xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình, cho đến đánh giá kết quả, Scikit-learn cung cấp một giao diện thống nhất và dễ sử dụng.
• Tích hợp với các thư viện khác: Nó có thể dễ dàng kết hợp với các thư viện Python khác như Pandas, Numpy, và Matplotlib để xử lý dữ liệu và trực quan hóa kết quả.
• Dễ dàng kiểm thử và triển khai: Scikit-learn hỗ trợ nhiều phương pháp kiểm thử mô hình (cross-validation), tối ưu hóa (grid search), và mô hình hóa.

3. Cài đặt Scikit-learn và thực hiện ví dụ cơ bản

Để bắt đầu sử dụng Scikit-learn, bạn cần cài đặt thư viện này qua pip:

pip install scikit-learn

1. Ví dụ cơ bản với mô hình phân loại

Giả sử bạn muốn phân loại các loài hoa Iris dựa trên đặc điểm chiều dài và chiều rộng của cánh hoa (petal) và đài hoa (sepal). Sau đây là một ví dụ đơn giản với mô hình phân loại K-nearest Neighbors (KNN):

import numpy as np

from sklearn import datasets

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

from sklearn.metrics import accuracy_score

# Tải dataset Iris

iris = datasets.load_iris()

X = iris.data  # Dữ liệu (features)

y = iris.target  # Nhãn (labels)

# Chia tập dữ liệu thành training và test sets

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Khởi tạo mô hình KNN

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# Huấn luyện mô hình

knn.fit(X_train, y_train)

# Dự đoán trên tập test

y_pred = knn.predict(X_test)

# Đánh giá độ chính xác

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print(f"Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")

Giải thích:

• Dữ liệu Iris: Là một bộ dữ liệu nổi tiếng trong Machine Learning, dùng để phân loại các loài hoa Iris thành 3 loại khác nhau dựa trên các đặc điểm.
• KNN: Một thuật toán phân loại đơn giản, sử dụng khoảng cách giữa các điểm trong không gian feature để xác định loại.

4. Các bước cơ bản khi sử dụng Scikit-learnChuẩn bị dữ liệu

• Sử dụng Pandas để tải và làm sạch dữ liệu.
• Sử dụng các phương thức của Scikit-learn như train_test_split để chia dữ liệu thành tập huấn luyện và kiểm thử.

1. Chọn mô hình

• Scikit-learn cung cấp nhiều thuật toán học máy như KNN, Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, và nhiều mô hình khác.

1. Huấn luyện mô hình

• Sau khi chọn mô hình, ta sử dụng phương thức fit() để huấn luyện mô hình với dữ liệu.

1. Đánh giá mô hình

• Đánh giá độ chính xác của mô hình qua các phương thức như accuracy_score, cross_val_score, hoặc các kỹ thuật đánh giá khác.

5. Học Scikit-learn tại MCI Academy

Nếu bạn muốn học Scikit-learn và Machine Learning bài bản, không chỉ qua các ví dụ đơn giản mà còn áp dụng vào các dự án thực tế, hãy tham gia khóa học Data Science tại MCI Academy.

🎓 Khóa học Data Science & Machine Learning – MCI Academy

• Lộ trình rõ ràng: Học từ cơ bản Python, Scikit-learn đến các thuật toán học máy phức tạp như Random Forest, Neural Networks.
• Dự án thực tế: Làm việc với các bộ dữ liệu thực tế (Kaggle datasets, dữ liệu bán lẻ, tài chính, v.v.).
• Mentorship 1–1: Các giảng viên là chuyên gia trong ngành AI & Machine Learning, hỗ trợ bạn giải quyết khó khăn và tối ưu mô hình.
• Hỗ trợ nghề nghiệp: Xây dựng portfolio, luyện phỏng vấn, kết nối tuyển dụng.

📞 Liên hệ: 0352.433.233
📧 Email: cskh@mcivietnam.com

👉 Đăng ký ngay tại MCI Academy để nâng cao kỹ năng Machine Learning và làm chủ Scikit-learn!