skscope 开源项目教程-优快云博客

skscope 开源项目教程

skscope skscope: Sparse-Constrained OPtimization via itErative-solvers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sk/skscope

1. 项目介绍

skscope 是一个专注于稀疏约束优化（Sparse-Constrained Optimization, SCO）的开源项目。它旨在使稀疏约束优化对所有人来说都变得触手可及，因为SCO在机器学习、统计学和信号处理等领域具有巨大的潜力。通过提供用户友好的接口，skscope 帮助来自不同背景的用户利用SCO的力量，并解锁其广泛的应用。

skscope 支持多种最先进的SCO求解器，包括 SCOPE、HTP、Grasp、IHT、OMP 和 FoBa。它具有直观的API和广泛的文档，使得用户即使对SCO求解器没有深入了解，也能轻松上手。

2. 项目快速启动

安装

推荐大多数用户使用以下命令进行安装：

pip install skscope

对于Linux或Mac用户，也可以使用conda进行安装：

conda install skscope

快速示例

以下是一个快速示例，展示如何使用skscope进行特征选择：

from skscope import ScopeSolver
from sklearn.datasets import make_regression
import jax.numpy as jnp

# 生成数据
x, y, coef = make_regression(n_features=10, n_informative=3, coef=True)

# 1. 定义损失函数
def ols_loss(para):
    return jnp.sum(jnp.square(y - x @ para))

# 2. 初始化解算器，其中总共有10个参数，其中3个是稀疏的
solver = ScopeSolver(10, 3)

# 3. 使用解算器优化目标函数
params = solver.solve(ols_loss)

print(params)

3. 应用案例和最佳实践

案例1：趋势过滤

以下示例展示了如何使用skscope进行趋势过滤：

import numpy as np
import jax.numpy as jnp
import matplotlib.pyplot as plt
from skscope import ScopeSolver

# 生成数据
np.random.seed(2023)
x = np.cumsum(np.random.randn(500))  # 随机游走，增量为正态分布

# 1. 定义损失函数
def tf_objective(params):
    return jnp.sum(jnp.square(x - jnp.cumsum(params)))

# 2. 初始化解算器，其中总共有500个参数，其中10个是稀疏的
solver = ScopeSolver(len(x), 10)

# 3. 使用解算器优化目标函数
params = solver.solve(tf_objective)

tf_x = jnp.cumsum(params)
plt.plot(x, label='observation', linewidth=0.8)
plt.plot(tf_x, label='filtering trend')
plt.legend()
plt.show()