scikit mlm
0.1.0
scikit-mlm es un módulo de Python que implementa la técnica de aprendizaje automático de máquina de aprendizaje mínima (MLM) utilizando la API Scikit-Learn.
El paquete scikit-mlm está disponible en PYPI. Para instalar, simplemente escriba el siguiente comando:
pip install scikit-mlm
--user para los comandos anteriores para instalar en una ubicación que no sea del sistema (depende de su entorno). Alternativamente, puede ejecutar los comandos pip con sudo (no recomendado).--use-wheel si tiene una versión pip más antigua (las ruedas ahora son el formato de paquete binario predeterminado para pip ). Ejemplo de clasificación con el clasificador MLM vecino más cercano:
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 ())) Si usa scikit-mlm en su artículo, cíquelo en su publicación.
@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"
}
Este proyecto está abierto para contribuciones. Estas son algunas de las formas de contribuir:
Para hacer una contribución, solo bifurca este repositorio, presione los cambios en su bifurcación, abra un problema y haga una solicitud de extracción.
Lista de métodos que se implementarán en las próximas versiones:
