sklearnex——超越sklearn的高級工具箱

一、簡介

Scikit-learn是機器學習領域最受歡迎的Python庫之一。雖然它是一個功能強大的工具包，但有時它可能不足以滿足研究人員和開發人員的需求。為了彌補這個差距，sklearnex應運而生。sklearnex是一個高級機器學習工具箱，提供了許多比Scikit-learn更強大的功能。本文將圍繞sklearnex展開，從多個方面對其進行詳細的闡述。

二、數據預處理

數據預處理是機器學習中不可避免的一個環節。sklearnex提供了豐富的功能，幫助用戶完成常見的數據預處理操作。

1、歸一化和標準化

歸一化和標準化是將數據縮放到固定區間的兩種方法。sklearnex提供了MinMaxScaler和StandardScaler，分別用于歸一化和標準化數據。

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、特徵選擇和降維

特徵選擇和降維可以幫助我們削減輸入特徵的數量，提高模型訓練的效率。sklearnex提供了多種特徵選擇和降維方法：

• l1-based feature selection
• l2-based feature selection
• Sequential feature selection
• 比例降維
• 特徵提取

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、模型開發

sklearnex提供了比Scikit-learn更高級的模型，以及一些機器學習方法的拓展功能。

1、隨機森林回歸和分類器

隨機森林是一種強大的機器學習方法，通常用於分類和回歸問題。sklearnex提供了RandomForestRegressor和RandomForestClassifier，其中RandomForestRegressor用於回歸問題，RandomForestClassifier用於分類問題。

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、非線性回歸和分類器

在有些情況下，數據之間的關係往往不是線性的。sklearnex提供了KernelRidgeRegression和KernelSVM，可用於非線性回歸和分類問題。

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、集成學習

集成學習是用於提高機器學習模型性能的強大工具。sklearnex提供了多種集成學習方法，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、模型評估

評估模型在機器學習中十分重要。sklearnex提供了多種評估方法，使用戶能夠更全面地評估他們的模型。

1、交叉驗證

交叉驗證是一種評估機器學習模型性能的方法。sklearnex提供了多種交叉驗證方法，從簡單的K-Fold到更高級的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、模型解釋

sklearnex提供了多種模型解釋方法，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、總結

本文介紹了sklearnex的多個方面，包括數據預處理、模型開發、模型評估和模型解釋。通過使用sklearnex，研究人員和開發人員可以方便地解決一些常見的機器學習問題，並進一步拓展了他們的機器學習應用。