Github 项目推荐 | 用 Python 实现的大规模线性回归、分类和排名库 —— lightning

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

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现在 tensorflow 和 mxnet 很火，是否还有必要学习 scikit-learn 等框架？

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