사이킷런 0.21 RC 버전이 릴리스 되었습니다. 일전에 소개해 드렸던 히스토그램 기반의 부스팅 트리 알고리즘인 HistGradientBoostingClassifier와 HistGradientBoostingRegressor가 가장 주목을 받고 있습니다. 샘플이 만 개 이상이면 기존의 그래디언트 부스팅보다 훨씬 빠릅니다. 이 클래스들은 마이크로소프트의 LightGBM에 영향을 받아 만들어진 pygbm의 사이킷런 포팅입니다. 히스토그램 기반 부스팅 트리는 캐글에서 가장 많이 사용하는 알고리즘 중 하나입니다.

그외에도 많은 기능이 추가되었습니다. 눈에 띠는 것은 다음과 같습니다.

• OPTICS 클러스터링 알고리즘이 추가되었습니다. DBSCAN와 유사하지만 매개변수 설정이 쉽고 대용량 데이터셋에도 잘 동작합니다.
• 데이터셋에서 한 특성을 타깃으로 정하고 나머지 특성을 사용하여 누락된 값을 예측하는 IterativeImputer가 추가되었습니다. 타깃 열을 바꾸어 가며 반복합니다. 모델링에 사용하는 기본 추정기는 BayesianRidge 클래스입니다.
• 샘플 간의 거리 지표를 학습(metric learning)하여 차원 축소로도 활용할 수 있는 NeighborhoodComponentsAnalysis(NCA)가 추가되었습니다.

0.21 버전의 자세한 변경 사항은 What’s new 페이지를 참고하세요.

0.21 RC 버전은 다음과 같이 설치할 수 있습니다.

pip install scikit-learn==0.21rc2