sklearnex——超越sklearn的高级工具箱

一、简介

Scikit-learn是机器学习领域最受欢迎的Python库之一。虽然它是一个功能强大的工具包，但有时它可能不足以满足研究人员和开发人员的需求。为了弥补这个差距，sklearnex应运而生。sklearnex是一个高级机器学习工具箱，提供了许多比Scikit-learn更强大的功能。本文将围绕sklearnex展开，从多个方面对其进行详细的阐述。

二、数据预处理

数据预处理是机器学习中不可避免的一个环节。sklearnex提供了丰富的功能，帮助用户完成常见的数据预处理操作。

1、归一化和标准化

归一化和标准化是将数据缩放到固定区间的两种方法。sklearnex提供了MinMaxScaler和StandardScaler，分别用于归一化和标准化数据。

from sklearnex.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler
import numpy as np

data = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

minmax = MinMaxScaler()
data_minmax = minmax.fit_transform(data)
print('MinMaxScaler: ', data_minmax)

std = StandardScaler()
data_std = std.fit_transform(data)
print('StandardScaler: ', data_std)

2、特征选择和降维

特征选择和降维可以帮助我们削减输入特征的数量，提高模型训练的效率。sklearnex提供了多种特征选择和降维方法：

• l1-based feature selection
• l2-based feature selection
• Sequential feature selection
• 比例降维
• 特征提取

from sklearnex.feature_selection import LinearSVCSelector, SequentialSelector, ProportionReducer
from sklearnex.decomposition import EigenPro, TGA

data = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15],[16,17,18,19,20]])

l1 = LinearSVCSelector()
data_l1 = l1.fit_transform(data, [0,1,1,0])
print('l1-based feature selection: ', data_l1)

seq = SequentialSelector()
data_seq = seq.fit_transform(data, [0,1,1,0])
print('Sequential feature selection: ', data_seq)

proportion = ProportionReducer()
data_prop = proportion.fit_transform(data, 0.5)
print('Proportion reducer: ', data_prop)

eigenpro = EigenPro(n_components=3)
data_eigenpro = eigenpro.fit_transform(data)
print('EigenPro: ', data_eigenpro)

tga = TGA(k=3)
data_tga = tga.fit_transform(data)
print('TGA: ', data_tga)

三、模型开发

sklearnex提供了比Scikit-learn更高级的模型，以及一些机器学习方法的拓展功能。

1、随机森林回归和分类器

随机森林是一种强大的机器学习方法，通常用于分类和回归问题。sklearnex提供了RandomForestRegressor和RandomForestClassifier，其中RandomForestRegressor用于回归问题，RandomForestClassifier用于分类问题。

from sklearnex.ensemble import RandomForestRegressor, RandomForestClassifier

data = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15],[16,17,18,19,20]])
target = np.array([0,1,1,0])

rfr = RandomForestRegressor()
rfr.fit(data, target)
print('RandomForestRegressor score: ', rfr.score(data, target))

rfc = RandomForestClassifier()
rfc.fit(data, target)
print('RandomForestClassifier score: ', rfc.score(data, target))

2、非线性回归和分类器

在有些情况下，数据之间的关系往往不是线性的。sklearnex提供了KernelRidgeRegression和KernelSVM，可用于非线性回归和分类问题。

from sklearnex.kernel_ridge import KernelRidgeRegression
from sklearnex.kernel_svm import KernelSVM

data = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15],[16,17,18,19,20]])
target = np.array([0,1,1,0])

krr = KernelRidgeRegression(kernel='rbf')
krr.fit(data, target)
print('KernelRidgeRegression score: ', krr.score(data, target))

ksvm = KernelSVM(kernel='rbf')
ksvm.fit(data, target)
print('KernelSVM score: ', ksvm.score(data, target))

3、集成学习

集成学习是用于提高机器学习模型性能的强大工具。sklearnex提供了多种集成学习方法，如StackingClassifier、StackingRegressor、VotingClassifier和VotingRegressor。

from sklearnex.ensemble import StackingClassifier, StackingRegressor, VotingClassifier, VotingRegressor

data = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15],[16,17,18,19,20]])
target = np.array([0,1,1,0])
meta = np.array([0,1,0,1])

stk = StackingClassifier()
stk.fit(data, target)
print('StackingClassifier score: ', stk.score(data, target))

str = StackingRegressor()
str.fit(data, target)
print('StackingRegressor score: ', str.score(data, target))

vc = VotingClassifier(estimators=[('rfr', rfr), ('rfc', rfc)])
vc.fit(data, target)
print('VotingClassifier score: ', vc.score(data, target))

vr = VotingRegressor(estimators=[('rfr', rfr), ('rfc', rfc)])
vr.fit(data, target)
print('VotingRegressor score: ', vr.score(data, target))

四、模型评估

评估模型在机器学习中十分重要。sklearnex提供了多种评估方法，使用户能够更全面地评估他们的模型。

1、交叉验证

交叉验证是一种评估机器学习模型性能的方法。sklearnex提供了多种交叉验证方法，从简单的K-Fold到更高级的Leave-One-Out。

from sklearnex.model_selection import KFold, LeaveOneOut

data = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15],[16,17,18,19,20]])
target = np.array([0,1,1,0])

kf = KFold(n_splits=2)
for train_idx, test_idx in kf.split(data):
    print('KFold train index:', train_idx, 'test index:', test_idx)

loo = LeaveOneOut()
for train_idx, test_idx in loo.split(data):
    print('LeaveOneOut train index:', train_idx, 'test index:', test_idx)

2、模型解释

sklearnex提供了多种模型解释方法，如Permutation Importance、Partial Dependence Plots、Shapley Values和LogitPlot等。

from sklearnex.inspection import PermutationImportance, plot_partial_dependence, plot_shap, plot_logit

data = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15],[16,17,18,19,20]])
target = np.array([0,1,1,0])

perm_imp = PermutationImportance(rfc)
perm_imp.fit(data, target)
print('PermutationImportance scores: ', perm_imp.scores_)

plot_partial_dependence(rfc, data, [0, 1])
plot_shap(ksvm, data)
plot_logit(ksvm, data, target)

五、总结

本文介绍了sklearnex的多个方面，包括数据预处理、模型开发、模型评估和模型解释。通过使用sklearnex，研究人员和开发人员可以方便地解决一些常见的机器学习问题，并进一步拓展了他们的机器学习应用。