scikit mlm
0.1.0
scikit-mlm -это модуль Python, внедряющий метод машинного обучения минимальной учебной машины (MLM) с использованием API Scikit-Learn.
Пакет scikit-mlm доступен в PYPI. Чтобы установить, просто введите следующую команду:
pip install scikit-mlm
--user для команд выше для установки в несистемном месте (зависит от вашей среды). В качестве альтернативы, вы можете выполнить команды pip с помощью sudo (не рекомендуется).--use-wheel если у вас есть более старая версия pip (колеса теперь являются форматом двоичного пакета по умолчанию для pip ). Пример классификации с ближайшим соседом MLM Classifier:
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 ())) Если вы используете scikit-mlm в своей статье, пожалуйста, укажите это в своей публикации.
@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"
}
Этот проект открыт для вкладов. Вот некоторые из способов внести свой вклад:
Чтобы внести вклад, просто разбивайте этот репозиторий, протолкните изменения в вилке, откройте проблему и сделайте запрос на тягу!
Список методов, которые будут реализованы в следующих выпусках:
