sklearn-contrib-lightning 0.6.2.post0

示例

示例说明如何在News20数据集上使用分组Lasso惩罚学习多类分类器（参考：Blondel等人，2013年）

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))

依赖关系

lightning需要Python >= 3.7，setuptools，Joblib，Numpy >= 1.12，SciPy >= 0.19和scikit-learn >= 0.19。从源代码构建还需要Cython和一个可工作的C/C++编译器。要运行测试，您还需要pytest。

安装

lightning的稳定版本在主要平台上都有预编译的二进制文件，可以使用pip安装

pip install sklearn-contrib-lightning

或conda

conda install -c conda-forge sklearn-contrib-lightning

可以从lightning的git仓库安装其开发版本。在这种情况下，假设您已经安装了git版本控制系统、一个可工作的C++编译器、Cython和numpy开发库。要安装开发版本，请输入

git clone https://github.com/scikit-learn-contrib/lightning.git
cd lightning
python setup.py install

文档

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

在GitHub上

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

引用

如果您使用此软件，请引用它。以下是一个BibTex片段，您可以使用它

@misc{lightning_2016,
  author       = {Blondel, Mathieu and
                  Pedregosa, Fabian},
  title        = {{Lightning: large-scale linear classification,
                 regression and ranking in Python}},
  year         = 2016,
  doi          = {10.5281/zenodo.200504},
  url          = {https://doi.org/10.5281/zenodo.200504}
}

其他引用格式可在其Zenodo条目中找到。

作者

• Mathieu Blondel

• Manoj Kumar

• Arnaud Rachez

• Fabian Pedregosa

• Nikita Titov