Simple Machine Learning

一个简单的机器学习算法实现

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快速开始

安装

环境和依赖库

• python3.5及以上
• windows or Linux
• numpy (数组)
• matplotlib (作图)
• scipy (求解优化问题)
• requests (用于在线数据集获取)
• cvxopt (支持向量机中的二次规划问题)

强烈推荐Anaconda环境

pip安装

pip install simple_male

对，是simple_ma(chine)le(arning)，简单男人，因为simple_ml已经在pypi上被人注册了喵

git安装

git clone https://github.com/Yangruipis/simple_ml.git
cd ./simple_ml
python setup.py install

使用

# 一个简单的例子，用CART树进行二分类
from simple_ml.tree import CART
import numpy as np

X = np.array([[1,1.1],
              [1,2.0],
              [0,3.0],
              [0,2.2]])
y = np.array([1,1,0,0])
cart = CART(min_samples_leaf=1)
cart.fit(X, y)
x_test = np.array([[1,2],[3,4]])
print(cart.predict(x_test))

Out[1]: np.array([1,1])

• ./simple_ml/examples文件夹中提供了大多数方法的使用范例
• 更详细的用法见帮助文档： https://yangruipis.github.io/simple_ml/

它能做什么

最最最最主要的任务

如果你同时满足：

1. 机器学习入门阶段
2. python 进阶阶段

那么恭喜你，这个项目可以给你提供如下帮助：

• 阅读源码， 不像sklearn过于复杂难读的源码，这个轻量级的项目非常易读，并且我尽可能的增加了注释，提高代码的可读性
• 学习知识，该项目梳理基本机器学习算法的种类和流程，工程实现上的大致步骤，中间出现的一些细节问题以及如何解决
• 实时交流，我在 gitter 上建立了 gitchat 聊天室，欢迎大家就项目本身的具体问题，或者其他任何相关事项进行讨论，欢迎大家积极提 issues，我会第一时间回复

作为一个机器学习项目的任务

1. 数据和特征

1.1 数据集获取

simple_ml提供了大量经典的机器学习数据集的获取接口DataCollector，数据集来自UCI。

1.2 数据预处理

simple_ml 提供了常用的数据预处理方法，包括了编码、独热编码、缺失值处理、异常值处理以及随机数据集划分等。

同时，simple_ml 提供了PCA降维方法以及针对高维数据的SuperPCA降维方法。

1.3 特征选择

simple_ml提供了Filter和Embedded两种特征选择方法，包括了：

1. 方差法
2. 相关系数法
3. 卡方检验法
4. L1正则
5. GBDT特征选择

2. 模型

2.1 二分类

simple_ml提供了非常多的二分类方法，以wine数据集为例（见./simple_ml/examples），分类效果和方法名称见图1。

图 1. 二分类效果图

2.2 多分类

simple_ml暂时只提供了一些多分类算法，见下图，同样是wine数据集，后面作者将会进行补充。

图 2. 多分类效果图

2.3 回归

simple_ml提供了回归方法如下

• MultiRegression
• CART
• GBDT
• SVR

2.4 聚类

simple_ml提供了K-means聚类、层次聚类、DBSCAN密度聚类三种聚类方法

注:以上所有图均为simple_ml直出（需要matplotlib）

3. 效果评价

包括了分类和回归作图、以及针对二分类、多分类、回归问题的评价指标计算，包括Precision, Recall等等

为什么会有这个项目 & 致谢

作者就读于上海某商科院校经济学，从大二开始接触数据挖掘，以及编程相关知识（stata->R->C#->python)，对数据和编程非常感兴趣，基本上一路走过来全靠自学。作者希望可以用心做好一个项目，记录自己学习的轨迹，尤其是即将毕业之际。

在接下来的一年找工作的同时，作者将尽全力维护该项目，不断更新和修改，热烈欢迎任何贡献和讨论。

致谢：

• 首先感谢我自己，一路走来的不易如人饮水
• 其次感谢我的好友何燕杰和程刚对我在学习和工作上的帮助
• 最后感谢所有相关书籍、博客的作者，尤其感谢刘建平Pinard一丝不苟的机器学习博客，无论是知识还是态度，都令人肃然起敬

更新日志

• 2018-04-20
  • 加入BP神经网络算法simple.neural_network和相关的example
  • 更新github pages
• 2018-04-23
  • 加入Stacking model
  • 更新每个模型的new()函数
  • 重写BaseModel的predict和score抽象方法，以检查测试集是否满足要求
  • fix SuperPCA bugs
• 2018-04-24
  • 加入类： Multi2binary，继承该类的BaseClassifier可以将多分类问题转为二分类问题
  • 添加SVM， Logistic，NeuralNetwork, AdaBoost 的继承关系和多分类方法
  • 增加相关的多分类例子，以及帮助文档
  • 重写特征类型推断函数，根据多种线索进行推断
• 2018-04-26
  • 重写自动化模块auto，实现BaseAuto抽象类以及数据自动预处理的AutoDataHandle类
  • 加入网格搜索方法
  • 加入宫颈癌数据的完整处理Example
  • 加入helper模块，用于格式化输出
  • 加入data_handle模块的缺失值统计方法nan_summary
• 2018-04-27
  • 加入自动特征选择类 AutoFeatureHandle ，以及对应的宫颈癌Example
• 2018-06-11
  • 加入回归作图方法
• 2018-06-12
  • 加入多元回归方法MultiRegression并测试
  • MultiRegression中加入加权回归方法
• 2018-06-13
  • 重写支持向量机SVM，调用优化库进行求解，而不是手写SMO
  • 加入支持向量回归SVR
  • 整个支持向量相关算法,包括了Kernel类, BaseSupportVector类以及SVM,SVR
• 2018-06-20
  • 添加相关测试用例
• 2018-06-23
  • 添加optimal模块，包括了爬山法和模拟退火法进行最小值求解
  • pypi发布，版本 0.1.2
• 2018-08-01
  • 添加DBSCAN聚类方法
  • 添加DBSCAN相关例子

TODO list:

• test cases
• an efficient bp network
• more optimal methods
• train test split func in helper
• other feature select method to add
• lasso and Ridge
• add GBDT feature select
• update Readme
• setup.py
• examples
• get more datasets
• regression plot
• more regression method
• kd_tree
• Support Machine Regression
• more metrics
• github pages, especially the class map
• stacking
• 二分类转多分类器
• recognize nan and inf
• check x before predict, check x and y before score
• "self.new()" function in each model
• 支持向量相关算法测试和文档撰写
• pypi发布
• 移除logistic.py 中对scipy的依赖,自己写fmin(),以及实现底层优化算法
• LSTM
• DBSCAN cluster

TODO List AUTO MODEL

• auto data handle
• auto feature select
• auto param select
• auto model select