scikit-lego 开源项目教程

scikit-lego 开源项目教程

scikit-lego Extra blocks for scikit-learn pipelines. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scikit-lego

1. 项目介绍

scikit-lego 是一个为 scikit-learn 提供额外功能块的开源项目。它旨在通过提供自定义的转换器、度量标准和模型，来扩展 scikit-learn 的功能。该项目由多个公司和开发者共同维护，旨在帮助用户更好地理解和使用 scikit-learn。

2. 项目快速启动

安装

你可以通过 pip 或 conda 安装 scikit-lego：

# 使用 pip 安装
python -m pip install scikit-lego

# 使用 conda 安装
conda install -c conda-forge scikit-lego

基本使用

以下是一个简单的示例，展示了如何使用 scikit-lego 中的自定义转换器和模型：

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklego.preprocessing import RandomAdder
from sklego.mixture import GMMClassifier

# 创建一个包含自定义转换器和模型的管道
mod = Pipeline([
    ("scale", StandardScaler()),
    ("random_noise", RandomAdder()),
    ("model", GMMClassifier())
])

# 假设你有一个数据集 X 和标签 y
# 你可以使用 mod.fit(X, y) 来训练模型
# 使用 mod.predict(X) 来进行预测

3. 应用案例和最佳实践

应用案例：公平性评估

scikit-lego 提供了一些工具来评估和改进模型的公平性。例如，sklego.metrics.equal_opportunity_score 可以用来计算模型的平等机会得分。

from sklego.metrics import equal_opportunity_score

# 假设你有一个模型 model 和一个测试集 X_test, y_test
# 计算平等机会得分
score = equal_opportunity_score(y_test, model.predict(X_test))
print(f"Equal Opportunity Score: {score}")

最佳实践：使用自定义转换器

在实际应用中，自定义转换器可以帮助你更好地处理数据。例如，sklego.preprocessing.ColumnCapper 可以用来限制特征的极端值。

from sklego.preprocessing import ColumnCapper

# 假设你有一个数据集 X
# 使用 ColumnCapper 来限制特征的极端值
capped_X = ColumnCapper().fit_transform(X)

4. 典型生态项目

scikit-learn

scikit-lego 是建立在 scikit-learn 之上的扩展库。scikit-learn 是一个广泛使用的机器学习库，提供了丰富的算法和工具。scikit-lego 通过添加自定义功能块，进一步增强了 scikit-learn 的功能。

pandas

pandas 是一个强大的数据处理库，常与 scikit-learn 一起使用。scikit-lego 提供了一些与 pandas 集成的功能，例如 sklego.pandas_utils.add_lags，可以在 pandas DataFrame 中添加滞后值。

numpy

numpy 是 Python 中用于科学计算的基础库。scikit-lego 中的许多功能都依赖于 numpy，例如矩阵运算和数据处理。

通过结合这些生态项目，scikit-lego 为用户提供了更强大的数据处理和机器学习工具。

scikit-lego Extra blocks for scikit-learn pipelines. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scikit-lego