Обзор библиотек для машинного обучения на Python

Python: https://www.python.org

Scikit-learn

Описание

Scikit-learn — библиотека машинного обучения на языке программирования Python с открытым исходным кодом. Содержит реализации практически всех возможных преобразований, и нередко ее одной хватает для полной реализации модели. В данной библиотеки реализованы методы разбиения датасета на тестовый и обучающий, вычисление основных метрик над наборами данных, проведение кросс-валидации. В библиотеке также есть основные алгоритмы машинного обучения: линейной регрессии, (и ее модификаций Лассо, гребневой регрессии), опорных векторов, решающих деревьев и лесов и др. Есть и реализации основных методов кластеризации. Кроме того, библиотека содержит постоянно используемые исследователями методы работы с параметрами (фичами): например, понижение размерности методом главных компонент. Частью пакета является библиотека imblearn, позволяющая работать с разбалансированными выборками и генерировать новые значения.

Примеры кода

Логистическая регрессия

Основная статья: Логистическая регрессия

Загрузка датасета:

 from sklearn.datasets import load_digits
 digits = load_digits()

Вывод первых трех тренировочных данных для визуализации:

 import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt
 
 plt.figure(figsize=(20,4))
 for index, (image, label) in enumerate(zip(digits.data[0:3], digits.target[0:3])):
   plt.subplot(1, 3, index + 1)
   plt.imshow(np.reshape(image, (8,8)), cmap=plt.cm.gray)
   plt.title('Training: %i\n' % label, fontsize = 20)

Разбиение датасета на тренировочный и тестовый:

 from sklearn.model_selection import train_test_split
 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.25, random_state=0)

Построение и обучение модели:

 from sklearn.linear_model import LogisticRegression
 lr = LogisticRegression()
 lr.fit(x_train, y_train)
 predictions = lr.predict(x_test)

Перцептрон

Основная статья: Нейронные сети, перцептрон

Загрузка датасета:

 from sklearn import datasets
 iris = datasets.load_iris()
 X = iris.data
 y = iris.target

Разбиение датасета на тренировочный и тестовый:

 from sklearn.model_selection import train_test_split
 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.20)

Трансформация признаков:

 from sklearn.preprocessing import StandardScaler
 scaler = StandardScaler()
 scaler.fit(X_train)
 X_train = scaler.transform(X_train)
 X_test = scaler.transform(X_test)

Построение и обучение модели:

 from sklearn.neural_network import MLPClassifier
 mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10, 10, 10), max_iter=1000)
 mlp.fit(X_train, y_train.values.ravel())
 predictions = mlp.predict(X_test)

Оценка алгоритма:

 from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
 print(confusion_matrix(y_test,predictions))
 print(classification_report(y_test,predictions))

Tensorflow

Описание

Tensorflow — библиотека, разработанная корпорацией Google для работы с тензорами, используется для построения нейронных сетей. Поддержка вычислений на видеокартах имеет поддержку языка программирования C++. На основе данной библиотеки строятся более высокоуровневые библиотеки для работы с нейронными сетями на уровне целых слоев. Так, некоторое время назад популярная библиотека Keras стала использовать Tensorflow как основной бэкенд для вычислений вместо аналогичной библиотеки Theano. Для работы на видеокартах NVIDIA используется библиотека cuDNN. Если вы работаете с картинками (со сверточными нейросетями), скорее всего, придется использовать данную библиотеку.

Примеры кода

Сверточная нейронная сеть

Основная статья: Сверточные нейронные сети.

Реализация сверточной нейронной сети для классификации цифр из датасета MNIST:

 from __future__ import division, print_function, absolute_import
 import tensorflow as tf
 
 # Import MNIST data
 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
 mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True)
 
 # Training Parameters
 learning_rate = 0.001
 num_steps = 200
 batch_size = 128
 display_step = 10
 
 # Network Parameters
 num_input = 784 # MNIST data input (img shape: 28*28)
 num_classes = 10 # MNIST total classes (0-9 digits)
 dropout = 0.75 # Dropout, probability to keep units
 
 # tf Graph input
 X = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_input])
 Y = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_classes])
 keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) # dropout (keep probability)
 
 # Create some wrappers for simplicity
 def conv2d(x, W, b, strides=1):
   # Conv2D wrapper, with bias and relu activation
   x = tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, strides, strides, 1], padding='SAME')
   x = tf.nn.bias_add(x, b)
   return tf.nn.relu(x)
 
 def maxpool2d(x, k=2):
   # MaxPool2D wrapper
   return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, k, k, 1], strides=[1, k, k, 1],
                         padding='SAME')
 
 # Create model
 def conv_net(x, weights, biases, dropout):
   # MNIST data input is a 1-D vector of 784 features (28*28 pixels)
   # Reshape to match picture format [Height x Width x Channel]
   # Tensor input become 4-D: [Batch Size, Height, Width, Channel]
   x = tf.reshape(x, shape=[-1, 28, 28, 1])
   # Convolution Layer
   conv1 = conv2d(x, weights['wc1'], biases['bc1'])
   # Max Pooling (down-sampling)
   conv1 = maxpool2d(conv1, k=2)
   # Convolution Layer
   conv2 = conv2d(conv1, weights['wc2'], biases['bc2'])
   # Max Pooling (down-sampling)
   conv2 = maxpool2d(conv2, k=2)
   # Fully connected layer
   # Reshape conv2 output to fit fully connected layer input
   fc1 = tf.reshape(conv2, [-1, weights['wd1'].get_shape().as_list()[0]])
   fc1 = tf.add(tf.matmul(fc1, weights['wd1']), biases['bd1'])
   fc1 = tf.nn.relu(fc1)
   # Apply Dropout
   fc1 = tf.nn.dropout(fc1, dropout)
   # Output, class prediction
   out = tf.add(tf.matmul(fc1, weights['out']), biases['out'])
   return out
 
 # Store layers weight & bias
 weights = {
   # 5x5 conv, 1 input, 32 outputs
   'wc1': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 1, 32])),
   # 5x5 conv, 32 inputs, 64 outputs
   'wc2': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 64])),
   # fully connected, 7*7*64 inputs, 1024 outputs
   'wd1': tf.Variable(tf.random_normal([7*7*64, 1024])),
   # 1024 inputs, 10 outputs (class prediction)
   'out': tf.Variable(tf.random_normal([1024, num_classes]))
 }
 
 biases = {
   'bc1': tf.Variable(tf.random_normal([32])),
   'bc2': tf.Variable(tf.random_normal([64])),
   'bd1': tf.Variable(tf.random_normal([1024])),
   'out': tf.Variable(tf.random_normal([num_classes]))
 }
 
 # Construct model
 logits = conv_net(X, weights, biases, keep_prob)
 prediction = tf.nn.softmax(logits)
 
 # Define loss and optimizer
 loss_op = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(
   logits=logits, labels=Y))
 optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate)
 train_op = optimizer.minimize(loss_op)
 
 # Evaluate model
 correct_pred = tf.equal(tf.argmax(prediction, 1), tf.argmax(Y, 1))
 accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))
 
 # Initialize the variables (i.e. assign their default value)
 init = tf.global_variables_initializer()
 
 # Start training
 with tf.Session() as sess:
   # Run the initializer
   sess.run(init)
   for step in range(1, num_steps+1):
     batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(batch_size)
     # Run optimization op (backprop)
     sess.run(train_op, feed_dict={X: batch_x, Y: batch_y, keep_prob: 0.8})
     if step % display_step == 0 or step == 1:
       # Calculate batch loss and accuracy
       loss, acc = sess.run([loss_op, accuracy], feed_dict={X: batch_x,
                                                            Y: batch_y,
                                                            keep_prob: 1.0})
       print("Step " + str(step) + ", Minibatch Loss= " + \
             "{:.4f}".format(loss) + ", Training Accuracy= " + \
             "{:.3f}".format(acc))
   print("Optimization Finished!")
   # Calculate accuracy for 256 MNIST test images
   print("Testing Accuracy:", \
     sess.run(accuracy, feed_dict={X: mnist.test.images[:256],
                                   Y: mnist.test.labels[:256],
                                   keep_prob: 1.0}))

Keras

Описание

Keras — библиотека для построения нейронных сетей, поддерживающая основные виды слоев и структурные элементы. Поддерживает как рекуррентные, так и сверточные нейросети, имеет в своем составе реализацию известных архитектур нейросетей (например, VGG16). Некоторое время назад слои из данной библиотеки стали доступны внутри библиотеки Tensorflow. Существуют готовые функции для работы с изображениями и текстом. Интегрирована в Apache Spark с помощью дистрибутива dist-keras. Данная библиотека позволяет на более высоком уровне работать с нейронными сетями. В качестве библиотеки для бэкенда может использоваться как Tensorflow, так и Theano.

Примеры кода

Сверточная нейронная сеть

Основная статья: Сверточные нейронные сети.

Реализация сверточной нейронной сети для классификации текста:

 from __future__ import print_function
 from keras.preprocessing import sequence
 from keras.models import Sequential
 from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
 from keras.layers import Embedding
 from keras.layers import Conv1D, GlobalMaxPooling1D
 from keras.datasets import imdb
 
 # set parameters:
 max_features = 5000
 maxlen = 400
 batch_size = 32
 embedding_dims = 50
 filters = 250
 kernel_size = 3
 hidden_dims = 250
 epochs = 2
 
 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features)
 print(len(x_train), 'train sequences')
 print(len(x_test), 'test sequences')
 
 print('Pad sequences (samples x time)')
 x_train = sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=maxlen)
 x_test = sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=maxlen)
 print('x_train shape:', x_train.shape)
 print('x_test shape:', x_test.shape)
 
 model = Sequential()
 
 model.add(Embedding(max_features,
                     embedding_dims,
                     input_length=maxlen))
 model.add(Dropout(0.2))  
 model.add(Conv1D(filters,
                  kernel_size,
                  padding='valid',
                  activation='relu',
                  strides=1))
 model.add(GlobalMaxPooling1D())
 model.add(Dense(hidden_dims))
 model.add(Dropout(0.2))
 model.add(Activation('relu'))
 model.add(Dense(1))
 model.add(Activation('sigmoid'))
 
 model.compile(loss='binary_crossentropy',
               optimizer='adam',
               metrics=['accuracy'])
 model.fit(x_train, y_train,
           batch_size=batch_size,
           epochs=epochs,
           validation_data=(x_test, y_test))

Другие библиотеки для машинного обучения на Python

• NumPy — библиотека, добавляющая поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой высокоуровневых математических функций для операций с этими массивами. Данная библиотека предоставляет реализации вычислительных алгоритмов (в виде функций и операторов), оптимизированные для работы с многомерными массивами. В результате любой алгоритм, который может быть выражен в виде последовательности операций над массивами (матрицами) и реализованный с использованием NumPy, работает так же быстро, как эквивалентный код, выполняемый в MATLAB.
• SciPy — открытая библиотека высококачественных научных инструментов для языка программирования Python. SciPy содержит модули для оптимизации, интегрирования, специальных функций, обработки сигналов, обработки изображений, генетических алгоритмов, решения обыкновенных дифференциальных уравнений и других задач, обычно решаемых в науке и при инженерной разработке.
• Pandas — библиотека Python, которая является мощным инструментом для анализа данных. Пакет дает возможность строить сводные таблицы, выполнять группировки, предоставляет удобный доступ к табличным данным и позволяет строить графики на полученных наборах данных при помощи библиотеки Matplotlib.
• Matplotlib — библиотека Python для построения качественных двумерных графиков. Matplotlib является гибким, легко конфигурируемым пакетом, который вместе с NumPy, SciPy и IPython предоставляет возможности, подобные MATLAB.
• Theano — расширение языка программирования Python, позволяющее эффективно вычислять математические выражения, содержащие многомерные массивы. Библиотека предоставляет базовый набор инструментов для конфигурации нейронных сетей и их обучения. Наибольшее признание данная библиотека получила в задачах машинного обучения при решении задач оптимизации. Она позволяет использовать возможности GPU без изменения кода программы, что делает ее незаменимой при выполнении ресурсоемких задач.
• Caffe — фреймворк для обучения нейронных сетей, созданный университетом Беркли. Как и Tensorflow, использует cuDNN для работы с видеокартами NVIDIA.
• NLTK — пакет библиотек и программ для символьной и статистической обработки естественного языка, написанных на языке программирования Python.
• Gensim — инструмент для автоматической обработки языка, основанный на машинном обучении. В Gensim реализованы алгоритмы дистрибутивной семантики word2vec и doc2vec, он позволяет решать задачи тематического моделирования и выделять основные темы текста или документа.
• Xgboost — библиотека с реализацией градиентного бустинга, которая для выбора разбиения использует сортировку и модели, основанные на анализе гистограмм.
• LightGBM — фреймворк с реализацией градиентного бустинга от корпорации Microsoft. Является частью проекта Microsoft DMTK, посвященного реализации подходов машинного обучения для .Net.
• CatBoost — библиотека с градиентным бустингом от компании Яндекс, в которой реализуется особый подход к обработке категориальных признаков, основанный на подмене категориальных признаков статистиками на основе предсказываемого значения.
• Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) — фреймворк от корпорации Microsoft, предоставляющий реализации архитектур различных нейронных сетей.

См. также

• Примеры кода на Scala
• Примеры кода на R
• Примеры кода на Java