版本 0.24#

有关此版本主要亮点的简短说明，请参阅 scikit-learn 0.24 版本亮点。

变更日志图例

  • 主要功能 之前无法实现的重要功能。

  • 功能 之前无法实现的功能。

  • 效率提升 现有功能现在可能不需要那么多计算或内存。

  • 增强 其他一些小的改进。

  • 修复 之前未按文档说明或合理预期工作的内容现在应该可以工作了。

  • API 变更 您需要更改代码才能在将来获得相同的效果；或者将来会删除某个功能。

版本 0.24.2#

2021年4月

变更日志#

sklearn.compose#

  • 修复 compose.ColumnTransformer.get_feature_names 不会对具有空列选择的转换器调用 get_feature_names。 #19579 由 Thomas Fan 贡献。

sklearn.cross_decomposition#

sklearn.decomposition#

sklearn.ensemble#

sklearn.feature_extraction#

sklearn.gaussian_process#

sklearn.linear_model#

sklearn.metrics#

sklearn.model_selection#

sklearn.multioutput#

sklearn.preprocessing#

sklearn.semi_supervised#

sklearn.tree#

  • 已修复 修复了 tree.BaseDecisionTree 的 fit 方法中的一个错误，该错误在某些情况下会导致段错误。 fit 现在会深复制 Criterion 对象，以防止共享并发访问。 #19580 由 Samuel Brice、Alex Adamson 和 Wil Yegelwel 完成。

sklearn.utils#

版本 0.24.1#

2021年1月

打包#

由于 libomp 问题，0.24.0 版本的 scikit-learn wheel 文件无法在 MacOS <1.15 上运行。用于构建 wheel 文件的 libomp 版本对于较旧的 macOS 版本来说过于新。此问题已在 0.24.1 版本的 scikit-learn wheel 文件中修复。现在，在 PyPI.org 上发布的 scikit-learn wheel 文件正式支持 macOS 10.13 及更高版本。

变更日志#

sklearn.metrics#

sklearn.semi_supervised#

版本 0.24.0#

2020年12月

模型变更#

使用相同数据和参数拟合的以下估计器和函数，可能生成与先前版本不同的模型。这通常是由于建模逻辑（错误修复或增强）或随机抽样过程中的更改引起的。

详细信息列在下面的变更日志中。

（虽然我们正在努力通过提供此信息来更好地告知用户，但我们不能保证此列表完整。）

更新日志#

sklearn.base#

sklearn.calibration#

sklearn.cluster#

sklearn.compose#

sklearn.covariance#

  • API变更 弃用 cv_alphas_，推荐使用 cv_results_['alphas']；弃用 grid_scores_，推荐使用 cv_results_ 中的分数，这些更改应用于 covariance.GraphicalLassoCV。 cv_alphas_ 和 grid_scores_ 将在 1.1 版本 (0.26 版本重命名) 中移除。 #16392 由 Thomas Fan 完成。

sklearn.cross_decomposition#

sklearn.datasets#

sklearn.decomposition#

sklearn.discriminant_analysis#

sklearn.ensemble#

sklearn.exceptions#

  • API变更 exceptions.ChangedBehaviorWarning 和 exceptions.NonBLASDotWarning 已弃用，将在 1.1 版本中移除（0.26 版本的重命名）。 #17804 由 Adrin Jalali 贡献。

sklearn.feature_extraction#

sklearn.feature_selection#

sklearn.gaussian_process#

  • 改进 在拟合高斯过程后，调用新的方法 gaussian_process.kernel._check_bounds_params，如果超参数的边界过于严格，则会引发 ConvergenceWarning 警告。 #12638 由 Sylvain Lannuzel 完成。

sklearn.impute#

sklearn.inspection#

sklearn.isotonic#

sklearn.kernel_approximation#

sklearn.linear_model#

sklearn.manifold#

  • 效率提升 修复了 #10493。改进了局部线性嵌入 (LLE)，解决了其在处理大型输入时引发 MemoryError 异常的问题。由 Bertrand Maisonneuve 在 #17997 中完成。

  • 增强功能 向 manifold.TSNE 添加了 square_distances 参数，在弃用旧的平方行为期间提供向后兼容性。在 1.1 版本（0.26 版本的重命名）中，距离将默认平方，此参数将在 1.3 版本中移除。由 Joshua Newton 在 #17662 中完成。

  • 错误修复 manifold.MDS 现在正确设置了其 _pairwise 属性。由 Thomas Fan 在 #18278 中完成。

sklearn.metrics#

sklearn.model_selection#

sklearn.multiclass#

sklearn.multioutput#

sklearn.naive_bayes#

sklearn.neighbors#

sklearn.neural_network#

sklearn.pipeline#

sklearn.preprocessing#

sklearn.semi_supervised#

sklearn.svm#

sklearn.tree#

sklearn.utils#

  • 增强 向check_estimator添加check_methods_sample_order_invariance，用于检查估计器方法在应用于具有不同样本顺序的相同数据集时是否不变。#17598 由 Jason Ngo 完成。

  • 增强 为utils.sparse_func.incr_mean_variance_axis添加了对权重的支持。由 Maria Telenczuk 和 Alex Gramfort 完成。

  • 修复 在utils.check_array中，针对具有混合类型的稀疏DataFrame，抛出包含清晰错误消息的ValueError。#17992 由 Thomas J. Fan 和 Alex Shacked 完成。

  • 修复 允许在具有不同endianness的机器上解pickle序列化后的基于树的模型。#17644 由 Qi Zhang 完成。

  • 修复 检查当axis=1且维度不匹配时，utils.sparse_func.incr_mean_variance_axis是否抛出正确的错误。由 Alex Gramfort 完成。

其他#

  • 增强 当print_changed_only=True时，对repr的调用现在更快，尤其是在使用元估计器时。#18508 由 Nathan C. 完成。

代码和文档贡献者

感谢自 0.23 版本以来为项目维护和改进做出贡献的每一位成员，包括：

Abo7atm，Adam Spannbauer，Adrin Jalali，adrinjalali，Agamemnon Krasoulis，Akshay Deodhar，Albert Villanova del Moral，Alessandro Gentile，Alex Henrie，Alex Itkes，Alex Liang，Alexander Lenail，alexandracraciun，Alexandre Gramfort，alexshacked，Allan D Butler，Amanda Dsouza，amy12xx，Anand Tiwari，Anderson Nelson，Andreas Mueller，Ankit Choraria，Archana Subramaniyan，Arthur Imbert，Ashutosh Hathidara，Ashutosh Kushwaha，Atsushi Nukariya，Aura Munoz，AutoViz 和 Auto_ViML，Avi Gupta，Avinash Anakal，Ayako YAGI，barankarakus，barberogaston，beatrizsmg，Ben Mainye，Benjamin Bossan，Benjamin Pedigo，Bharat Raghunathan，Bhavika Devnani，Biprateep Dey，bmaisonn，Bo Chang，Boris Villazón-Terrazas，brigi，Brigitta Sipőcz，Bruno Charron，Byron Smith，Cary Goltermann，Cat Chenal，CeeThinwa，chaitanyamogal，Charles Patel，Chiara Marmo，Christian Kastner，Christian Lorentzen，Christoph Deil，Christos Aridas，Clara Matos，clmbst，Coelhudo，crispinlogan，Cristina Mulas，Daniel López，Daniel Mohns，darioka，Darshan N，david-cortes，Declan O’Neill，Deeksha Madan，Elizabeth DuPre，Eric Fiegel，Eric Larson，Erich Schubert，Erin Khoo，Erin R Hoffman，eschibli，Felix Wick，fhaselbeck，Forrest Koch，Francesco Casalegno，Frans Larsson，Gael Varoquaux，Gaurav Desai，Gaurav Sheni，genvalen，Geoffrey Bolmier，George Armstrong，George Kiragu，Gesa Stupperich，Ghislain Antony Vaillant，Gim Seng，Gordon Walsh，Gregory R. Lee，Guillaume Chevalier，Guillaume Lemaitre，Haesun Park，Hannah Bohle，Hao Chun Chang，Harry Scholes，Harsh Soni，Henry，Hirofumi Suzuki，Hitesh Somani，Hoda1394，Hugo Le Moine，hugorichard，indecisiveuser，Isuru Fernando，Ivan Wiryadi，j0rd1smit，Jaehyun Ahn，Jake Tae，James Hoctor，Jan Vesely，Jeevan Anand Anne，JeroenPeterBos，JHayes，Jiaxiang，Jie Zheng，Jigna Panchal，jim0421，Jin Li，Joaquin Vanschoren，Joel Nothman，Jona Sassenhagen，Jonathan，Jorge Gorbe Moya，Joseph Lucas，Joshua Newton，Juan Carlos Alfaro Jiménez，Julien Jerphanion，Justin Huber，Jérémie du Boisberranger，Kartik Chugh，Katarina Slama，kaylani2，Kendrick Cetina，Kenny Huynh，Kevin Markham，Kevin Winata，Kiril Isakov，kishimoto，Koki Nishihara，Krum Arnaudov，Kyle Kosic，Lauren Oldja，Laurenz Reitsam，Lisa Schwetlick，Louis Douge，Louis Guitton，Lucy Liu，Madhura Jayaratne，maikia，Manimaran，Manuel López-Ibáñez，Maren Westermann，Maria Telenczuk，Mariam-ke，Marijn van Vliet，Markus Löning，Martin Scheubrein，Martina G. Vilas，Martina Megasari，Mateusz Górski，mathschy，mathurinm，Matthias Bussonnier，Max Del Giudice，Michael，Milan Straka，Muoki Caleb，N. Haiat，Nadia Tahiri，Ph. D，Naoki Hamada，Neil Botelho，Nicolas Hug，Nils Werner，noelano，Norbert Preining，oj_lappi，Oleh Kozynets，Olivier Grisel，Pankaj Jindal，Pardeep Singh，Parthiv Chigurupati，Patrice Becker，Pete Green，pgithubs，Poorna Kumar，Prabakaran Kumaressan，Probinette4，pspachtholz，pwalchessen，Qi Zhang，rachel fischoff，Rachit Toshniwal，Rafey Iqbal Rahman，Rahul Jakhar，Ram Rachum，RamyaNP，rauwuckl，Ravi Kiran Boggavarapu，Ray Bell，Reshama Shaikh，Richard Decal，Rishi Advani，Rithvik Rao，Rob Romijnders，roei，Romain Tavenard，Roman Yurchak，Ruby Werman，Ryotaro Tsukada，sadak，Saket Khandelwal，Sam，Sam Ezebunandu，Sam Kimbinyi，Sarah Brown，Saurabh Jain，Sean O. Stalley，Sergio，Shail Shah，Shane Keller，Shao Yang Hong，Shashank Singh，Shooter23，Shubhanshu Mishra，simonamaggio，Soledad Galli，Srimukh Sripada，Stephan Steinfurt，subrat93，Sunitha Selvan，Swier，Sylvain Marié，SylvainLan，t-kusanagi2，Teon L Brooks，Terence Honles，Thijs van den Berg，Thomas J Fan，Thomas J. Fan，Thomas S Benjamin，Thomas9292，Thorben Jensen，tijanajovanovic，Timo Kaufmann，tnwei，Tom Dupré la Tour，Trevor Waite，ufmayer，Umberto Lupo，Venkatachalam N，Vikas Pandey，Vinicius Rios Fuck，Violeta，watchtheblur，Wenbo Zhao，willpeppo，xavier dupré，Xethan，Xue Qianming，xun-tang，yagi-3，Yakov Pchelintsev，Yashika Sharma，Yi-Yan Ge，Yue Wu，Yutaro Ikeda，Zaccharie Ramzi，zoj613，Zhao Feng。