用Python 實現的大規模線性回歸、分類和排名庫——lightning

Lightning 是大規模線性回歸、分類、排名的 Python 庫。

Highlights:

遵循 scikit-learn API 約定（http://scikit-learn.org/）

本地支持密集和稀疏數據表示

在 Cython 中實現的計算要求較高的部分

Solvers supported:

原始坐標下降

雙坐標下降 (SDCA，Prox-SDCA)

SGD，AdaGrad，SAG，SAGA，SVRG

FISTA

示例

該示例展示了如何在 News20 數據集中學習具有組套索懲罰的多類分類器。

fromsklearn.datasetsimportfetch_20newsgroups_vectorized

fromlightning.classificationimportCDClassifier

# Load News20 dataset from scikit-learn.

bunch = fetch_20newsgroups_vectorized(subset="all")

X = bunch.data

y = bunch.target

# Set classifier options.

clf = CDClassifier(penalty="l1/l2",

loss="squared_hinge",

multiclass=True,

max_iter=20,

alpha=1e-4,

C=1.0/ X.shape[],

tol=1e-3)

# Train the model.

clf.fit(X, y)

# Accuracy

print(clf.score(X, y))

# Percentage of selected features

print(clf.n_nonzero(percentage=True))

依賴

Python >= 2.7

Numpy >= 1.3

SciPy >= 0.7

scikit-learn >= 0.15

從源代碼構建還需要 Cython 和一個可用的 C / C ++ 編譯器

要運行測試，nose >= 0.10

安裝

Lightning 穩定版本的預編譯二進位文件在主要平台可用，需要用 pip 安裝：

pipinstallsklearn-contrib-lightning

或者用 conda：

condainstall-c conda-forge sklearn-contrib-lightning

開發版本的 Lightning 可以從 git 庫上安裝。在這種情況下，假設你擁有 git 版本控制系統，一個可用的 C ++ 編譯器，Cython 和 numpy 開發庫，然後輸入：

git clone https://github.com/scikit-learn-contrib/lightning.git

cdlightning

pythonsetup.pybuild

sudopythonsetup.pyinstall

文檔

http://contrib.scikit-learn.org/lightning/

Github

https://github.com/scikit-learn-contrib/lightning

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現在 tensorflow 和 mxnet 很火，是否還有必要學習 scikit-learn 等框架？

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