scikit-learn 0.24 的发布亮点#
我们很高兴地宣布 scikit-learn 0.24 发布！添加了许多错误修复和改进，以及一些新的关键功能。我们将在下面详细介绍此版本的一些主要功能。**有关所有更改的详尽列表**，请参阅发行说明。
要安装最新版本（使用 pip）
pip install --upgrade scikit-learn
或使用 conda
conda install -c conda-forge scikit-learn
用于调整超参数的逐次减半估计器#
逐次减半是一种最先进的方法，现在可以用来探索参数空间并确定最佳组合。 HalvingGridSearchCV 和 HalvingRandomSearchCV 可以用作 GridSearchCV 和 RandomizedSearchCV 的直接替换。 逐次减半是一种迭代选择过程，如下图所示。 第一次迭代使用少量资源运行，其中资源通常对应于训练样本的数量，但也可能是任意整数参数，例如随机森林中的 n_estimators。 只有参数候选者的子集被选中用于下一次迭代，下一次迭代将使用分配的资源量增加运行。 只有候选者的子集才能持续到迭代过程的结束，最佳参数候选者是在最后一次迭代中得分最高的候选者。
在 用户指南 中了解更多信息（注意：逐次减半估计器仍然是 实验性 的）。
import numpy as np
from scipy.stats import randint
from sklearn.experimental import enable_halving_search_cv # noqa
from sklearn.model_selection import HalvingRandomSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
rng = np.random.RandomState(0)
X, y = make_classification(n_samples=700, random_state=rng)
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10, random_state=rng)
param_dist = {
"max_depth": [3, None],
"max_features": randint(1, 11),
"min_samples_split": randint(2, 11),
"bootstrap": [True, False],
"criterion": ["gini", "entropy"],
}
rsh = HalvingRandomSearchCV(
estimator=clf, param_distributions=param_dist, factor=2, random_state=rng
)
rsh.fit(X, y)
rsh.best_params_
{'bootstrap': True, 'criterion': 'gini', 'max_depth': None, 'max_features': 10, 'min_samples_split': 10}
HistGradientBoosting 估计器中对分类特征的原生支持#
HistGradientBoostingClassifier 和 HistGradientBoostingRegressor 现在对分类特征具有原生支持：它们可以考虑对无序分类数据的拆分。 在 用户指南 中了解更多信息。
该图显示，对分类特征的新原生支持导致拟合时间与将类别视为有序量（即简单地进行序数编码）的模型相当。 原生支持也比独热编码和序数编码更具表现力。 但是，要使用新的 categorical_features 参数，仍然需要在管道内预处理数据，如本 示例 中所示。
HistGradientBoosting 估计器的性能改进#
ensemble.HistGradientBoostingRegressor 和 ensemble.HistGradientBoostingClassifier 在调用 fit 期间的内存占用量已显着改善。 此外，直方图初始化现在并行完成，这会导致速度略有提高。 在 基准页面 中了解更多信息。
新的自训练元估计器#
基于 Yarowski 算法 的新的自训练实现现在可以与任何实现 predict_proba 的分类器一起使用。 子分类器将充当半监督分类器，允许它从未标记数据中学习。 在 用户指南 中了解更多信息。
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.semi_supervised import SelfTrainingClassifier
from sklearn.svm import SVC
rng = np.random.RandomState(42)
iris = datasets.load_iris()
random_unlabeled_points = rng.rand(iris.target.shape[0]) < 0.3
iris.target[random_unlabeled_points] = -1
svc = SVC(probability=True, gamma="auto")
self_training_model = SelfTrainingClassifier(svc)
self_training_model.fit(iris.data, iris.target)
新的 SequentialFeatureSelector 变换器#
现在可以使用新的迭代变换器来选择特征：SequentialFeatureSelector。 顺序特征选择可以一次添加一个特征（正向选择）或从可用特征列表中删除特征（反向选择），基于交叉验证得分最大化。 请参阅 用户指南。
from sklearn.feature_selection import SequentialFeatureSelector
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
X, y = load_iris(return_X_y=True, as_frame=True)
feature_names = X.columns
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
sfs = SequentialFeatureSelector(knn, n_features_to_select=2)
sfs.fit(X, y)
print(
"Features selected by forward sequential selection: "
f"{feature_names[sfs.get_support()].tolist()}"
)
Features selected by forward sequential selection: ['sepal length (cm)', 'petal width (cm)']
新的 PolynomialCountSketch 内核近似函数#
新的 PolynomialCountSketch 在与线性模型一起使用时近似特征空间的多项式展开，但比 PolynomialFeatures 使用的内存少得多。
from sklearn.datasets import fetch_covtype
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.kernel_approximation import PolynomialCountSketch
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
X, y = fetch_covtype(return_X_y=True)
pipe = make_pipeline(
MinMaxScaler(),
PolynomialCountSketch(degree=2, n_components=300),
LogisticRegression(max_iter=1000),
)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, y, train_size=5000, test_size=10000, random_state=42
)
pipe.fit(X_train, y_train).score(X_test, y_test)
0.7362
为了比较，以下是相同数据的线性基线的得分
linear_baseline = make_pipeline(MinMaxScaler(), LogisticRegression(max_iter=1000))
linear_baseline.fit(X_train, y_train).score(X_test, y_test)
0.714
个体条件期望图#
现在可以使用一种新的部分依赖图：个体条件期望 (ICE) 图。 ICE 图分别可视化每个样本的预测对特征的依赖性，每个样本一条线。 请参阅 用户指南
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
# from sklearn.inspection import plot_partial_dependence
from sklearn.inspection import PartialDependenceDisplay
X, y = fetch_california_housing(return_X_y=True, as_frame=True)
features = ["MedInc", "AveOccup", "HouseAge", "AveRooms"]
est = RandomForestRegressor(n_estimators=10)
est.fit(X, y)
# plot_partial_dependence has been removed in version 1.2. From 1.2, use
# PartialDependenceDisplay instead.
# display = plot_partial_dependence(
display = PartialDependenceDisplay.from_estimator(
est,
X,
features,
kind="individual",
subsample=50,
n_jobs=3,
grid_resolution=20,
random_state=0,
)
display.figure_.suptitle(
"Partial dependence of house value on non-location features\n"
"for the California housing dataset, with BayesianRidge"
)
display.figure_.subplots_adjust(hspace=0.3)
DecisionTreeRegressor 的新泊松分裂标准#
泊松回归估计的集成从版本 0.23 开始。 DecisionTreeRegressor 现在支持新的 'poisson' 分裂标准。 如果您的目标是计数或频率，设置 criterion="poisson" 可能是一个不错的选择。
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
n_samples, n_features = 1000, 20
rng = np.random.RandomState(0)
X = rng.randn(n_samples, n_features)
# positive integer target correlated with X[:, 5] with many zeros:
y = rng.poisson(lam=np.exp(X[:, 5]) / 2)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=rng)
regressor = DecisionTreeRegressor(criterion="poisson", random_state=0)
regressor.fit(X_train, y_train)
新的文档改进#
为了不断改进对机器学习实践的理解，添加了新的示例和文档页面
关于 常见陷阱和推荐做法 的新部分，
一个示例说明如何 统计比较模型的性能，使用
GridSearchCV进行评估，一个关于如何 解释线性模型的系数 的示例，
一个 示例，比较主成分回归和偏最小二乘。
脚本的总运行时间：（1 分钟 21.394 秒）
相关示例
