Github 项目推荐 | 用 Python 实现的大规模线性回归、分类和排名库 —— lightning
Github 项目推荐 | 用 Python 实现的大规模线性回归、分类和排名库 —— lightning
AI研习社
发布于 2018-07-26 10:54:47
发布于 2018-07-26 10:54:47
文章被收录于专栏：AI研习社
Lightning 是大规模线性回归、分类、排名的 Python 库。
Highlights:
- 遵循 scikit-learn API 约定（http://scikit-learn.org/）
- 本地支持密集和稀疏数据表示
- 在 Cython 中实现的计算要求较高的部分
Solvers supported:
- 原始坐标下降
- 双坐标下降 (SDCA，Prox-SDCA)
- SGD，AdaGrad，SAG，SAGA，SVRG
- FISTA
示例
该示例展示了如何在 News20 数据集中学习具有组套索惩罚的多类分类器。
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups_vectorized
from lightning.classification import CDClassifier
# 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[0],
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))依赖
- Python >= 2.7
- Numpy >= 1.3
- SciPy >= 0.7
- scikit-learn >= 0.15
- 从源代码构建还需要 Cython 和一个可用的 C / C ++ 编译器
- 要运行测试，nose >= 0.10
安装
Lightning 稳定版本的预编译二进制文件在主要平台可用，需要用 pip 安装：
pip install sklearn-contrib-lightning或者用 conda：
conda install -c conda-forge sklearn-contrib-lightning开发版本的 Lightning 可以从 git 库上安装。在这种情况下，假设你拥有 git 版本控制系统，一个可用的 C ++ 编译器，Cython 和 numpy 开发库，然后输入：
git clone https://github.com/scikit-learn-contrib/lightning.git
cd lightning
python setup.py build
sudo python setup.py install文档
http://contrib.scikit-learn.org/lightning/
Github
https://github.com/scikit-learn-contrib/lightning
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。
原始发表：2018-05-17，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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