modAL 项目使用教程

modAL 项目使用教程

modALA modular active learning framework for Python项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/modAL

1. 项目的目录结构及介绍

modAL 是一个用于主动学习的 Python 库。以下是其基本的目录结构和各部分的简要介绍：

modAL/
├── examples/
│   ├── example_1.py
│   ├── example_2.py
│   └── ...
├── modAL/
│   ├── models/
│   │   ├── active_learner.py
│   │   ├── committee.py
│   │   └── ...
│   ├── utils/
│   │   ├── data_vwr.py
│   │   ├── uncertainty.py
│   │   └── ...
│   ├── base.py
│   ├── uncertainty.py
│   └── ...
├── tests/
│   ├── test_active_learner.py
│   ├── test_committee.py
│   └── ...
├── setup.py
├── README.md
└── ...

• examples/: 包含一些示例代码，展示如何使用 modAL 进行主动学习。
• modAL/: 核心代码目录，包含各种模型和工具函数。
  • models/: 包含主动学习模型和委员会模型的实现。
  • utils/: 包含一些辅助函数和工具。
• tests/: 包含测试代码，用于确保库的正确性。
• setup.py: 用于安装和分发库的配置文件。
• README.md: 项目说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

modAL 项目没有特定的“启动文件”，因为它是一个库，而不是一个应用程序。用户通常会根据需要在自己的脚本中导入和使用 modAL 的模块。例如：

from modAL.models import ActiveLearner
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 初始化主动学习器
learner = ActiveLearner(
    estimator=RandomForestClassifier(),
    X_training=X_train, y_training=y_train
)

# 进行查询
query_idx, query_instance = learner.query(X_pool)

3. 项目的配置文件介绍

modAL 项目没有传统的配置文件，因为它主要通过代码进行配置。用户可以根据需要在代码中设置各种参数和选项。例如，在初始化 ActiveLearner 时，可以指定使用的估计器、训练数据等。

learner = ActiveLearner(
    estimator=RandomForestClassifier(n_estimators=100),
    X_training=X_train, y_training=y_train
)

此外，setup.py 文件用于配置库的安装和分发，但用户通常不需要直接修改它。

以上是 modAL 项目的基本使用教程，涵盖了目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用 modAL 库。

modALA modular active learning framework for Python项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/modAL