Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2013 preprint

API design for machine learning software: experiences from the scikit-learn project

1804Citations signalées — pas une note de qualité
10Institutions déclarées
8Pays d’affiliation déclarés

Résumé fourni par la source

Scikit-learn is an increasingly popular machine learning li- brary. Written in Python, it is designed to be simple and efficient, accessible to non-experts, and reusable in various contexts. In this paper, we present and discuss our design choices for the application programming interface (API) of the project. In particular, we describe the simple and elegant interface shared by all learning and processing units in the library and then discuss its advantages in terms of composition and reusability. The paper also comments on implementation details specific to the Python ecosystem and analyzes obstacles faced by users and developers of the library.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Contrôle bibliographique ouvert

Aucun DOI disponible pour le contrôle Crossref.

Institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Sujets associés

Computational Physics and Python ApplicationsMachine Learning and Data ClassificationScientific Computing and Data Management

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Recherche à la demande dans Crossref et Europe PMC, sans clé ; OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant requis, aucune réponse conservée. Sources et limites.