human-learn：构建与评估规则系统的利器

human-learn：构建与评估规则系统的利器

human-learn Natural Intelligence is still a pretty good idea. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hu/human-learn

项目介绍

在机器学习发展的早期，基于规则的系统非常常见。这类系统通过明确规则进行决策。随着时间的发展，机器学习逐渐成为主流，其强大的预测能力在很多领域都取得了显著成果。然而，机器学习模型有时会做出不合理的决策，这使得人们开始思考，在从规则系统向机器学习模型的转变中，我们是否失去了一些东西。

human-learn 是一个开源项目，它旨在提供一套工具，帮助用户更容易地构建和评估由人类设计的基于规则的系统。这些工具与 scikit-learn 兼容，可以单独使用，也可以与机器学习模型结合使用，从而为机器学习项目带来更加稳定和可解释的结果。

项目技术分析

human-learn 建立在一系列成熟的技术之上，包括 scikit-learn、pandas、bokeh、shapely 和 clumper 等。这些技术为 human-learn 提供了强大的数据处理、可视化以及模型构建能力。

• scikit-learn：提供了大量机器学习算法和工具，使得 human-learn 可以轻松地与现有机器学习项目集成。
• pandas：用于数据处理和清洗，是数据科学领域的事实标准。
• bokeh：用于创建交互式图表，使得决策边界可视化变得简单直观。
• shapely：用于空间计算，特别是在处理点在多边形内的算法时非常有用。
• clumper：处理 JSON 数据结构，为数据转换提供便利。

项目及技术应用场景

human-learn 的核心功能是帮助用户构建基于规则的分类、回归、异常值检测和预处理模型。以下是几个典型应用场景：

1. 数据预处理：在机器学习项目开始之前，可以使用 human-learn 的 InteractivePreprocessor 来直观地添加或修改特征。
2. 特征选择：利用 InteractiveClassifier 或 FunctionClassifier 在交互式图表中绘制决策边界，帮助用户更直观地理解数据分布，并选择有意义的特征。
3. 异常值检测：使用 FunctionOutlierDetector 或 InteractiveOutlierDetector 来识别数据中的异常值，从而提高模型的质量和鲁棒性。
4. 模型评估：通过 FunctionClassifier 或 FunctionRegressor，用户可以定义自己的函数，并通过 grid-search 进行参数优化，从而评估模型性能。

项目特点

human-learn 的特点在于它将基于规则的系统与机器学习模型相结合，带来了以下优势：

• 直观易用：通过交互式图表，用户可以更直观地构建和评估模型。
• 灵活性：用户可以根据需求自定义函数，并通过 grid-search 进行优化。
• 可解释性：基于规则的模型通常比复杂的机器学习模型更容易解释，这有助于提高模型的可靠性。
• 兼容性：与 scikit-learn 兼容，可以轻松集成到现有的机器学习项目中。

总结而言，human-learn 是一个强大的工具，它不仅帮助用户构建基于规则的系统，还提供了与机器学习模型结合的可能性，为机器学习项目带来了更多的灵活性和可解释性。无论您是数据科学家、算法工程师还是机器学习爱好者，human-learn 都值得一试。

human-learn Natural Intelligence is still a pretty good idea. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hu/human-learn