파이썬의 대표적인 머신 러닝 라이브러리인 scikit-learn 0.19 버전이 릴리즈 되었습니다. 0.19 버전에는 여러가지 새로운 기능과 버그 수정들이 포함되었습니다. 대표적으로는 이상치 탐지를 위한 sklearn.neighbors.LocalOutlierFactor, 분위 값을 사용하는 sklearn.preprocessing.QuantileTransformer, 이진 분류기를 엮어 앙상블 시킬 수 있는 sklearn.multioutput.ClassifierChain,  교차 검증에서 훈련 세트와 테스트 세트의 점수를 모두 리턴해 주는 sklearn.model_selection.cross_validate가 추가되었습니다.

sklearn.decomposition.NMF의 solver 매개변수에 ‘mu'(Multiplicative Update)가 추가 되었고 sklearn.linear_model.LogisticRegression에 L1 규제를 사용한 SAGA 알고리즘의 구현인 ‘saga’ 옵션이 solver 매개변수에 추가되었습니다. 또 cross_val_score와 GridSearchCV, RandomizedSearchCV의 scoring 매개변수에 복수개의 스코어 함수를 지정할 수 있게 되었고 Pipeline 클래스에 memory 매개변수가 추가되어 그리드 서치 안에서 반복적으로 수행될 때 전처리 작업을 캐싱할 수 있게 되었습니다. 이 외에도 많은 버그가 수정되고 기능이 향상되었습니다. 자세한 내용은 릴리즈 노트를 참고하세요.

scikit-learn 0.19 버전은 pip 나 conda 를 이용하여 손쉽게 설치가 가능합니다.

$ conda install scikit-learn

$ pip install --upgrade scikit-learn