版本 0.17#

版本 0.17.1#

2016 年 2 月 18 日

更新日志#

错误修复#

  • 将 vendored joblib 升级到版本 0.9.4，该版本修复了 joblib.Parallel 中的一个重要错误，该错误在处理大于 1MB 的数据集时可能会默默地产生错误结果：joblib/joblib

  • 修复了使用 scikit-learn version <= 0.16 生成的 Bunch pickle 的读取问题。这可能会影响已经使用 scikit-learn 0.16 下载数据集并使用 scikit-learn 0.17 加载它的用户。请参阅 #6196 了解这如何影响 datasets.fetch_20newsgroups。作者：Loic Esteve。

  • 修复了阻止使用 ROC AUC 分数在大型数组上对多个 CPU / 核心执行网格搜索的错误。请参阅 #6147。作者：Olivier Grisel。

  • 修复了阻止在 ensemble.GradientBoostingRegressor 中正确设置 presort 参数的错误。请参阅 #5857。作者：Andrew McCulloh。

  • 修复了评估 decomposition.LatentDirichletAllocation 模型的困惑度时出现的 joblib 错误。请参阅 #6258。作者：Chyi-Kwei Yau。

版本 0.17#

2015 年 11 月 5 日

更新日志#

新功能#

增强功能#

错误修复#

API 更改摘要#

  • preprocessing.MinMaxScaler 中的属性 data_min、data_max 和 data_range 已弃用，并且从 0.19 开始将不可用。相反，该类现在公开了 data_min_、data_max_ 和 data_range_。作者：Giorgio Patrini。

  • 所有 Scaler 类现在都有一个 scale_ 属性，即其 transform 方法应用的特征级重新缩放。 preprocessing.StandardScaler 中的旧属性 std_ 已弃用并由 scale_ 取代；它将在 0.19 中不可用。作者：Giorgio Patrini。

  • svm.SVC 和 svm.NuSVC 现在有一个 decision_function_shape 参数，通过设置 decision_function_shape='ovr' 使其决策函数的形状为 (n_samples, n_classes)。这将是 0.19 开始的默认行为。作者：Andreas Müller。

  • 将 1D 数据数组作为输入传递给估计器现已弃用，因为它导致对数组元素应解释为特征还是样本产生混淆。现在所有数据数组都应明确形状为 (n_samples, n_features)。作者：Vighnesh Birodkar。

  • lda.LDA 和 qda.QDA 已移至 discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis 和 discriminant_analysis.QuadraticDiscriminantAnalysis。

  • 在 discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis 中，store_covariance 和 tol 参数已从拟合方法移至构造函数；在 discriminant_analysis.QuadraticDiscriminantAnalysis 中，store_covariances 和 tol 参数已从拟合方法移至构造函数。

  • 继承自 _LearntSelectorMixin 的模型将不再支持 transform 方法。（即 RandomForests、GradientBoosting、LogisticRegression、DecisionTrees、SVMs 和 SGD 相关模型）。将这些模型包装在元转换器 feature_selection.SelectFromModel 周围，以删除低于特定阈值值的特征（根据 coefs_ 或 feature_importances_）。

  • cluster.KMeans 在未收敛的情况下重新运行聚类分配，以确保 predict(X) 和 labels_ 的一致性。作者：Vighnesh Birodkar。

  • 分类器和回归器模型现在使用 _estimator_type 属性进行标记。

  • 交叉验证迭代器始终提供训练集和测试集的索引，而不是布尔掩码。

  • 所有回归器上的 decision_function 已弃用，并将在 0.19 中删除。请改用 predict。

  • datasets.load_lfw_pairs 已弃用，并将在 0.19 中删除。请改用 datasets.fetch_lfw_pairs。

  • 已删除已弃用的 hmm 模块。

  • 已删除已弃用的 Bootstrap 交叉验证迭代器。

  • 已删除已弃用的 Ward 和 WardAgglomerative 类。请改用 cluster.AgglomerativeClustering。

  • cross_validation.check_cv 现在是一个公共函数。

  • linear_model.LinearRegression 的属性 residues_ 已弃用，并将在 0.19 中删除。

  • linear_model.LinearRegression 的已弃用参数 n_jobs 已移至构造函数。

  • 已从 linear_model.SGDClassifier 的 fit 方法中删除了已弃用的 class_weight 参数。请改用构造函数参数。

  • 已删除对序列的序列（或列表的列表）多标签格式的已弃用支持。要转换到和转换来自受支持的二进制指示符矩阵格式，请使用 MultiLabelBinarizer。

  • 调用 Pipeline.pipeline 的 inverse_transform 方法的行为将在 0.19 中更改。它将不再将一维输入重塑为二维输入。

  • preprocessing.LabelBinarizer 的已弃用属性 indicator_matrix_、multilabel_ 和 classes_ 已删除。

  • 在 svm.SVC 和 svm.SVR 中使用 gamma=0 自动将 gamma 设置为 1. / n_features 已弃用，并将在 0.19 中删除。请改用 gamma="auto"。

代码贡献者#

Aaron Schumacher, Adithya Ganesh, akitty, Alexandre Gramfort, Alexey Grigorev, Ali Baharev, Allen Riddell, Ando Saabas, Andreas Mueller, Andrew Lamb, Anish Shah, Ankur Ankan, Anthony Erlinger, Ari Rouvinen, Arnaud Joly, Arnaud Rachez, Arthur Mensch, banilo, Barmaley.exe, benjaminirving, Boyuan Deng, Brett Naul, Brian McFee, Buddha Prakash, Chi Zhang, Chih-Wei Chang, Christof Angermueller, Christoph Gohlke, Christophe Bourguignat, Christopher Erick Moody, Chyi-Kwei Yau, Cindy Sridharan, CJ Carey, Clyde-fare, Cory Lorenz, Dan Blanchard, Daniel Galvez, Daniel Kronovet, Danny Sullivan, Data1010, David, David D Lowe, David Dotson, djipey, Dmitry Spikhalskiy, Donne Martin, Dougal J. Sutherland, Dougal Sutherland, edson duarte, Eduardo Caro, Eric Larson, Eric Martin, Erich Schubert, Fernando Carrillo, Frank C. Eckert, Frank Zalkow, Gael Varoquaux, Ganiev Ibraim, Gilles Louppe, Giorgio Patrini, giorgiop, Graham Clenaghan, Gryllos Prokopis, gwulfs, Henry Lin, Hsuan-Tien Lin, Immanuel Bayer, Ishank Gulati, Jack Martin, Jacob Schreiber, Jaidev Deshpande, Jake Vanderplas, Jan Hendrik Metzen, Jean Kossaifi, Jeffrey04, Jeremy, jfraj, Jiali Mei, Joe Jevnik, Joel Nothman, John Kirkham, John Wittenauer, Joseph, Joshua Loyal, Jungkook Park, KamalakerDadi, Kashif Rasul, Keith Goodman, Kian Ho, Konstantin Shmelkov, Kyler Brown, Lars Buitinck, Lilian Besson, Loic Esteve, Louis Tiao, maheshakya, Maheshakya Wijewardena, Manoj Kumar, MarkTab marktab.net, Martin Ku, Martin Spacek, MartinBpr, martinosorb, MaryanMorel, Masafumi Oyamada, Mathieu Blondel, Matt Krump, Matti Lyra, Maxim Kolganov, mbillinger, mhg, Michael Heilman, Michael Patterson, Miroslav Batchkarov, Nelle Varoquaux, Nicolas, Nikolay Mayorov, Olivier Grisel, Omer Katz, Óscar Nájera, Pauli Virtanen, Peter Fischer, Peter Prettenhofer, Phil Roth, pianomania, Preston Parry, Raghav RV, Rob Zinkov, Robert Layton, Rohan Ramanath, Saket Choudhary, Sam Zhang, santi, saurabh.bansod, scls19fr, Sebastian Raschka, Sebastian Saeger, Shivan Sornarajah, SimonPL, sinhrks, Skipper Seabold, Sonny Hu, sseg, Stephen Hoover, Steven De Gryze, Steven Seguin, Theodore Vasiloudis, Thomas Unterthiner, Tiago Freitas Pereira, Tian Wang, Tim Head, Timothy Hopper, tokoroten, Tom Dupré la Tour, Trevor Stephens, Valentin Stolbunov, Vighnesh Birodkar, Vinayak Mehta, Vincent, Vincent Michel, vstolbunov, wangz10, Wei Xue, Yucheng Low, Yury Zhauniarovich, Zac Stewart, zhai_pro, Zichen Wang