Random Fourier Features 项目使用教程

Random Fourier Features 项目使用教程

random-fourier-features Implementation of random Fourier features for kernel method, like support vector machine and Gaussian process model 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/random-fourier-features

1. 项目的目录结构及介绍

本项目Random Fourier Features的目录结构如下：

random-fourier-features/
├── articles/             # 相关文章和论文
├── docs/                 # 项目文档
├── examples/             # 示例代码
├── figures/              # 图表和图像文件
├── rfflearn/             # Python模块源代码
│   ├── __init__.py
│   ├── cpu/              # CPU版本的算法实现
│   ├── gpu/              # GPU版本的算法实现
│   ├── shap_feature_importance.py # SHAP特征重要性分析
│   ├── permutation_feature_importance.py # 交换特征重要性分析
├── tests/                # 单元测试
├── .gitignore            # Git忽略文件
├── LICENSE               # 开源协议
├── Makefile              # Makefile文件
├── README.md             # 项目说明文件
├── pyproject.toml        # 项目配置文件
├── requirements-dev.txt  # 开发环境依赖
└── requirements.txt      # 生产环境依赖

各目录和文件功能介绍：

• articles/：存放与项目相关的论文和文章。
• docs/：包含项目的文档。
• examples/：包含示例代码，用于演示如何使用本项目。
• figures/：包含项目的图表和图像文件。
• rfflearn/：存放项目的核心Python模块。
• tests/：包含项目的单元测试代码。
• .gitignore：定义Git应该忽略的文件和目录。
• LICENSE：本项目采用的开源协议。
• Makefile：用于构建项目的Makefile文件。
• README.md：项目的说明文档，通常包含项目的简介、安装和使用的说明。
• pyproject.toml：项目的配置文件，定义了项目 metadata 和依赖。
• requirements-dev.txt和requirements.txt：分别是开发环境和生产环境的依赖列表。

2. 项目的启动文件介绍

本项目的启动主要是通过Python模块rfflearn进行的。项目的使用通常从examples/目录中的示例代码开始，以下是使用rfflearn模块进行支持向量分类（SVC）的一个基础示例：

import numpy as np
import rfflearn.cpu as rfflearn

# 定义数据
X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])
y = np.array([1, 1, 2, 2])

# 创建RFFSVC对象并训练
svc = rfflearn.RFFSVC().fit(X, y)

# 评分
print(svc.score(X, y))

# 预测
print(svc.predict(np.array([[-0.8, -1]])))

用户可以通过修改示例代码中的数据以及模型参数来尝试不同的模型训练和预测。

3. 项目的配置文件介绍

本项目的配置文件是pyproject.toml，它位于项目的根目录。这个文件定义了项目的元数据和依赖项。以下是一个简化的配置文件示例：

[project]
name = "rfflearn"
version = "0.1.0"
description = "Python library of random Fourier features for kernel methods"
authors = ["Your Name <you@example.com>"]
license = { file = "LICENSE" }
readme = "README.md"

[dependencies]
numpy = ">=1.21.2"
scikit-learn = ">=0.24.2"
torch = ">=1.7.0; extra == 'cuda'"

[optional-dependencies]
optuna = ">=2.4.0"
shap = ">=0.37.0"
matplotlib = ">=3.3.4"

这个配置文件指定了项目的基本信息（如名称、版本、描述、作者和许可证），以及项目的依赖项。这些依赖项包括必需的依赖项（例如numpy、scikit-learn和torch）和可选的依赖项（例如optuna、shap和matplotlib）。用户在使用本项目之前，需要确保安装了所有必需的依赖项。

random-fourier-features Implementation of random Fourier features for kernel method, like support vector machine and Gaussian process model 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/random-fourier-features