Py之rgf_python:rgf_python的简介、安装、使用方法之详细攻略
Py之rgf_python:rgf_python的简介、安装、使用方法之详细攻略
目录
rgf_python的简介
rgf_python的安装
rgf_python的使用方法
1、基础用法
rgf_python的简介
rgf_python是一款基于Python机器学习算法正则化贪婪森林(RGF)的包装。它的特点如下所示:
(1)、Scikit-learn接口及其用于多类分类问题的可能性。
(2)、rgf_python包含了论文[1]和FastRGF实现中的原始RGF。
(3)、FastRGF是为大型(和稀疏)数据集而开发的,因此在小型数据集上,它通常表现出与vanilla RGF相比较差的性能。
(4)、最初的RGF实现仅可用于回归和二进制分类,但rgf_python也可用于通过“One-vs-Rest”方法进行多类分类。
GitHub地址:
GitHub - RGF-team/rgf: Home repository for the Regularized Greedy Forest (RGF) library. It includes original implementation from the paper and multithreaded one written in C++, along with varous language-specific wrappers.
rgf_python的安装
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple rgf_python
pip install rgf_python
rgf_python的使用方法
1、基础用法
from sklearn import datasets
from sklearn.utils.validation import check_random_state
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold, cross_val_score
from rgf.sklearn import RGFClassifieriris = datasets.load_iris()
rng = check_random_state(0)
perm = rng.permutation(iris.target.size)
iris.data = iris.data[perm]
iris.target = iris.target[perm]rgf = RGFClassifier(max_leaf=400,algorithm="RGF_Sib",test_interval=100,verbose=True)n_folds = 3rgf_scores = cross_val_score(rgf,iris.data,iris.target,cv=StratifiedKFold(n_folds))rgf_score = sum(rgf_scores)/n_folds
print('RGF Classifier score: {0:.5f}'.format(rgf_score))
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