最強總結，十大機器學習庫！
今天給大家分享機器學習中必會的 10 個 高級 Python 庫。
1.Scikit-learn
Scikit-learn 是一個廣泛使用的機器學習庫，提供了各種經(jīng)典的機器學習算法和工具，用于分類、回歸、聚類、降維等任務。
它基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib，具有簡單一致的 API 和豐富的文檔。
主要特征
- 廣泛的機器學習算法
- 易于使用的 API
- 與 NumPy 和 SciPy 集成
代碼示例
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2)
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)2.TensorFlow
TensorFlow 是一個由 Google 開發(fā)的開源深度學習框架，用于構建和訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型。
它支持多種平臺（如 CPU、GPU 和 TPU），并提供了靈活的計算圖機制和自動微分功能，適用于大規(guī)模機器學習任務。
主要特征
- 靈活的架構
- 強大的生態(tài)系統(tǒng)
- 支持分布式計算
代碼示例
import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(128, activatinotallow='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activatinotallow='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Assuming X_train and y_train are pre-defined
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)3.PyTorch
PyTorch 是一個由 Facebook 開發(fā)的深度學習框架，以其動態(tài)計算圖和易用性著稱。
它允許開發(fā)者在訓練過程中動態(tài)調整網(wǎng)絡結構，廣泛應用于研究和工業(yè)界，并支持分布式訓練和自動微分。
主要特征
- 動態(tài)計算圖
- 強大的GPU加速
- 廣泛的庫支持
代碼示例
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
# Assuming inputs and labels are pre-defined
optimizer.zero_grad()
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()4.Keras
Keras 是一個高級神經(jīng)網(wǎng)絡 API，最初作為獨立項目，現(xiàn)為 TensorFlow 的一部分。
它提供了簡單易用的接口來構建和訓練深度學習模型，支持多種后端（如 TensorFlow、Theano 和 CNTK）。
主要特征
- 用戶友好的 API
- 模塊化、可組合
- 與 TensorFlow 集成
代碼示例
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(128, activatinotallow='relu', input_dim=784))
model.add(Dense(10, activatinotallow='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Assuming X_train and y_train are pre-defined
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)5.XGBoost
XGBoost 是一種高效的梯度提升框架，特別適用于結構化數(shù)據(jù)的預測任務。
它基于決策樹提升算法，具有出色的性能和可擴展性，廣泛用于各種機器學習競賽和實際應用。
主要特征
- 高性能
- 并行計算
- 支持處理缺失值
代碼示例
import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2)
model = xgb.XGBClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)6.LightGBM
LightGBM 是由 Microsoft 開發(fā)的梯度提升框架，優(yōu)化了大規(guī)模數(shù)據(jù)和分布式訓練的性能。
它采用基于直方圖的決策樹算法，具有更快的訓練速度和更低的內存使用。
主要特征
- 訓練速度更快，效率更高
- 降低內存使用量
- 更高的準確性
代碼示例
import lightgbm as lgb
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2)
model = lgb.LGBMClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)7.CatBoost
CatBoost 是由 Yandex 開發(fā)的梯度提升框架，特別適用于包含類別特征的數(shù)據(jù)。
它通過高效的處理和特征編碼技術，在各種機器學習任務中表現(xiàn)優(yōu)異。
代碼示例
from catboost import CatBoostClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2)
model = CatBoostClassifier(verbose=0)
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)8.Statsmodels
Statsmodels 是一個用于統(tǒng)計建模和計量經(jīng)濟學的庫，提供了豐富的統(tǒng)計模型和假設檢驗工具。
它支持線性回歸、時間序列分析、廣義線性模型等，廣泛用于學術研究和數(shù)據(jù)分析。
主要特征
- 統(tǒng)計模型的估計與檢驗
- 與 NumPy 和 SciPy 集成
示例代碼
import statsmodels.api as sm
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
X = sm.add_constant(data.data) # 添加常數(shù)項 (intercept)
model = sm.OLS(data.target, X).fit()
print(model.summary())9.NLTK
NLTK（Natural Language Toolkit）是一個用于自然語言處理的庫，提供了多種文本處理工具和數(shù)據(jù)集。
它支持文本預處理、詞性標注、命名實體識別、情感分析等任務。
主要特征
- 標記化、解析、分類、詞干提取
- 易于使用的 api
- 全面的 NLP 庫
示例代碼
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
text = "Natural language processing with Python is fun."
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)10.SpaCy
SpaCy 是一個高性能的自然語言處理庫，專注于工業(yè)級應用。
它提供了快速高效的文本處理工具，支持詞性標注、依存解析、命名實體識別等任務，廣泛用于生產(chǎn)環(huán)境。
主要特征
- 工業(yè)級 NLP
- 快速、準確
- 內置詞向量和預訓練模型
代碼示例
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("Natural language processing with Python is fun.")
for token in doc:
print(token.text, token.lemma_, token.pos_, token.dep_)
