scikit mlm
0.1.0
scikit-mlm هي وحدة بيثون تنفذ تقنية التعلم الآلي لآلة التعلم (MLM) الحد الأدنى باستخدام واجهة برمجة تطبيقات Scikit-Learn.
حزمة scikit-mlm متوفرة في PYPI. للتثبيت ، ببساطة اكتب الأمر التالي:
pip install scikit-mlm
--user للأوامر أعلاه للتثبيت في موقع غير نظام (يعتمد على بيئتك). بدلاً من ذلك ، يمكنك تنفيذ أوامر pip باستخدام sudo (غير موصى به).--use-wheel إذا كان لديك إصدار pip الأقدم (أصبحت العجلات الآن تنسيق الحزمة الثنائية الافتراضية لـ pip ). مثال على التصنيف مع أقرب مصنف MLM الجار:
from skmlm import NN_MLM
from sklearn . preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn . model_selection import cross_val_score
from sklearn . pipeline import make_pipeline
from sklearn . datasets import load_iris
# load dataset
dataset = load_iris ()
clf = make_pipeline ( MinMaxScaler (), NN_MLM ( rp_number = 20 ))
scores = cross_val_score ( clf , dataset . data , dataset . target , cv = 10 , scoring = 'accuracy' )
print ( 'AVG = %.3f, STD = %.3f' % ( scores . mean (), scores . std ())) إذا كنت تستخدم scikit-mlm في ورقتك ، فيرجى الاستشهاد بها في المنشور الخاص بك.
@misc{scikit-mlm,
author = "Madson Luiz Dantas Dias",
year = "2019",
title = "scikit-mlm: An implementation of {MLM} for scikit-learn framework",
url = "https://github.com/omadson/scikit-mlm",
doi = "10.5281/zenodo.2875802",
institution = "Federal University of Cear'{a}, Department of Computer Science"
}
هذا المشروع مفتوح للمساهمات. فيما يلي بعض طرق المساهمة:
لتقديم مساهمة ، فقط مفترق هذا المستودع ، ودفع التغييرات في شوكة ، وفتح مشكلة ، وقدم طلب سحب!
قائمة الطرق التي سيتم تنفيذها في الإصدارات التالية:
