2019年你不可不知的十大Python库，可实现机器学习("2019年必知的十大Python机器学习库")

原创

ithorizon 7个月前 (10-20) 阅读数 18 #后端开发

2019年必知的十大Python机器学习库

一、TensorFlow

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，它拥护广泛的机器学习任务，包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。TensorFlow具有高度的灵活性和可扩展性，是目前最受欢迎的机器学习库之一。

# 安装TensorFlow

pip install tensorflow

TensorFlow提供了丰盈的API，拥护多种编程语言，包括Python、C++和Java。以下是使用TensorFlow进行简洁线性回归的示例代码：


import tensorflow as tf
# 创建数据
X = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')
# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=10)

二、PyTorch

PyTorch是由Facebook开发的开源机器学习库，它同样适用于深度学习任务，特别受到研究社区的欢迎。PyTorch以其动态计算图和直观的API著称，让编写和调试代码更加容易。

# 安装PyTorch

pip install torch torchvision

以下是使用PyTorch实现简洁线性回归的示例代码：


import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 创建数据
X = torch.tensor([[1], [2], [3], [4], [5]], dtype=torch.float32)
y = torch.tensor([[2], [4], [6], [8], [10]], dtype=torch.float32)
# 创建模型
model = nn.Linear(1, 1)
# 编译模型
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.MSELoss()
# 训练模型
for epoch in range(10):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(X)
    loss = criterion(output, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}')

三、Scikit-learn

Scikit-learn是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了简洁而有效的数据挖掘和数据分析工具。Scikit-learn特别适合于那些熟悉Python和想迅速实现机器学习算法的开发者和数据科学家。

# 安装Scikit-learn

pip install scikit-learn

以下是使用Scikit-learn实现线性回归的示例代码：


from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# 创建数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
# 创建模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X, y)
# 预测
print(model.predict([[6]]))

四、Keras

Keras是一个高级神经网络API，它运行在TensorFlow、CNTK或Theano之上。Keras以其模块化、扩展性和易于使用的特性而受到许多开发者的喜爱。

# 安装Keras

pip install keras

以下是使用Keras实现简洁线性回归的示例代码：


from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy as np
# 创建数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(1, input_dim=1))
# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')
# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=10)

五、XGBoost

XGBoost是一个优化的分布式梯度增长库，它实现了MB-GDFS、GBDT、GBRT等算法。XGBoost在Kaggle竞赛中取得了显著的成就，被广泛认为是机器学习竞赛中的利器。

# 安装XGBoost

pip install xgboost

以下是使用XGBoost进行回归任务的示例代码：


import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import load_boston
# 加载数据
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target
# 创建XGBoost模型
xgb_model = xgb.XGBRegressor()
# 训练模型
xgb_model.fit(X, y)
# 预测
print(xgb_model.predict(X[:5]))

六、LightGBM

LightGBM是一个由Microsoft开发的梯度增长框架，它旨在提供高性能、高速度和可扩展性。LightGBM特别适合于大规模数据集和低内存使用场景。

# 安装LightGBM

pip install lightgbm

以下是使用LightGBM进行回归任务的示例代码：


import lightgbm as lgb
from sklearn.datasets import load_boston
# 加载数据
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target
# 创建数据集
train_data = lgb.Dataset(X, label=y)
# 设置参数
params = {
    'objective': 'regression',
    'metric': 'rmse',
    'boosting_type': 'gbdt',
    'learning_rate': 0.1,
    'num_leaves': 31,
    'max_depth': -1,
    'verbose': -1
}
# 训练模型
num_round = 100
bst = lgb.train(params, train_data, num_round)
# 预测
y_pred = bst.predict(X)

七、CatBoost

CatBoost是一个由Yandex开发的梯度增长库，它特别适用于分类特征。CatBoost通过自动处理类别特征和优化算法来节约模型的确切性和速度。

# 安装CatBoost

pip install catboost

以下是使用CatBoost进行回归任务的示例代码：


from catboost import CatBoostRegressor
from sklearn.datasets import load_boston
# 加载数据
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target
# 创建模型
model = CatBoostRegressor(iterations=100, learning_rate=0.1)
# 训练模型
model.fit(X, y)
# 预测
print(model.predict(X[:5]))

八、joblib

joblib是一个用于序列化Python对象的工具，它特别适用于大型NumPy数组和Pandas数据帧。joblib在处理大型数据集时可以显著节约性能。

# 安装joblib

pip install joblib

以下是使用joblib进行模型保存和加载的示例代码：


from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import joblib
# 加载数据
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 创建模型
clf = RandomForestClassifier()
# 训练模型
clf.fit(X, y)
# 保存模型
joblib.dump(clf, 'random_forest.joblib')
# 加载模型
loaded_clf = joblib.load('random_forest.joblib')

九、imbalanced-learn

imbalanced-learn是一个用于处理不平衡数据集的Python库。它提供了多种技术，包括重采样、过采样和欠采样方法，以帮助改善不平衡数据集上的模型性能。

# 安装imbalanced-learn

pip install imbalanced-learn

以下是使用imbalanced-learn进行过采样处理的示例代码：


from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 创建不平衡数据集
X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2, weights=[0.1, 0.9], 
                           n_informative=3, n_redundant=1, flip_y=0, 
                           n_features=20, n_clusters_per_class=1, 
                           n_samples=1000, random_state=10)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 使用SMOTE进行过采样
sm = SMOTE(random_state=42)
X_res, y_res = sm.fit_resample(X_train, y_train)

十、Yellowbrick

Yellowbrick是一个可视化Python库，它旨在与Scikit-learn工作流程集成，为机器学习数据探索和诊断提供可视化的工具。

# 安装Yellowbrick

pip install yellowbrick

以下是使用Yellowbrick进行特征选择可视化的示例代码：


from yellowbrick.feature_selection import Rank2D
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建Rank2D可视化
visualizer = Rank2D(features=['petal length', 'petal width'], 
                    algorithm='extraTrees', 
                    metric='f1', 
                    proj='linear')
visualizer.fit(X_train, y_train)        # Fit the data to the visualizer
visualizer.transform(X_test)             # Transform the test data
visualizer.show()                       # Show the visualization