Scikit-learn新版本發(fā)布，一行代碼秒升級(jí)

十三 2019-12-05 10:06:43 來源：量子位

十三 發(fā)自 凹非寺
量子位 報(bào)道 | 公眾號(hào) QbitAI

Scikit-learn，這個(gè)強(qiáng)大的Python包，一直深受機(jī)器學(xué)習(xí)玩家青睞。

而近日，scikit-learn 官方發(fā)布了?0.22 最終版本。

此次的更新修復(fù)了許多舊版本的bug，同時(shí)發(fā)布了一些新功能。

安裝最新版本 scikit-learn 也很簡(jiǎn)單。

使用 pip ：

pip install --upgrade scikit-learn

使用 conda ：

conda install scikit-learn

接下來，就是此次更新的十大亮點(diǎn)。

全新 plotting API

對(duì)于創(chuàng)建可視化任務(wù)，scikit-learn 推出了一個(gè)全新 plotting API。

這個(gè)新API可以快速調(diào)整圖形的視覺效果，不再需要進(jìn)行重新計(jì)算。

也可以在同一個(gè)圖形中添加不同的圖表。

例如：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import plot_roc_curve
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
import matplotlib.pyplot as plt

X, y = make_classification(random_state=0)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)

svc = SVC(random_state=42)
svc.fit(X_train, y_train)
rfc = RandomForestClassifier(random_state=42)
rfc.fit(X_train, y_train)

svc_disp = plot_roc_curve(svc, X_test, y_test)
rfc_disp = plot_roc_curve(rfc, X_test, y_test, ax=svc_disp.ax_)
rfc_disp.figure_.suptitle("ROC curve comparison")

plt.show()

StackingClassifier和StackingRegressor

StackingClassifier 和 StackingRegressor 允許用戶擁有一個(gè)具有最終分類器/回歸器的估計(jì)器堆棧(estimator of stack)。

堆棧泛化(stacked generalization)是將各個(gè)估計(jì)器的輸出疊加起來，然后使用分類器來計(jì)算最終的預(yù)測(cè)。

基礎(chǔ)估計(jì)器擬合在完整的X( full X )上，而最終估計(jì)器則使用基于cross_val_predict的基礎(chǔ)估計(jì)器的交叉驗(yàn)證預(yù)測(cè)進(jìn)行訓(xùn)練。

例如：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.ensemble import StackingClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

X, y = load_iris(return_X_y=True)
estimators = [
 ('rf', RandomForestClassifier(n_estimators=10, random_state=42)),
 ('svr', make_pipeline(StandardScaler(),
 LinearSVC(random_state=42)))
]
clf = StackingClassifier(
 estimators=estimators, final_estimator=LogisticRegression()
)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
 X, y, stratify=y, random_state=42
)
clf.fit(X_train, y_train).score(X_test, y_test)

輸出：0.9473684210526315。

基于排列(permutation)的特征重要性

inspection.permutation_importance可以用來估計(jì)每個(gè)特征的重要性，對(duì)于任何擬合的估算器：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.inspection import permutation_importance

X, y = make_classification(random_state=0, n_features=5, n_informative=3)
rf = RandomForestClassifier(random_state=0).fit(X, y)
result = permutation_importance(rf, X, y, n_repeats=10, random_state=0,
 n_jobs=-1)

fig, ax = plt.subplots()
sorted_idx = result.importances_mean.argsort()
ax.boxplot(result.importances[sorted_idx].T,
 vert=False, labels=range(X.shape[1]))
ax.set_title("Permutation Importance of each feature")
ax.set_ylabel("Features")
fig.tight_layout()
plt.show()

對(duì)梯度提升提供缺失值的本地支持

ensemble.HistGradientBoostingClassifier 和 ensemble.HistGradientBoostingRegressor 現(xiàn)在對(duì)缺失值（NaNs）具有本機(jī)支持。這意味著在訓(xùn)練或預(yù)測(cè)時(shí)無需插補(bǔ)數(shù)據(jù)。

from sklearn.experimental import enable_hist_gradient_boosting # noqa
from sklearn.ensemble import HistGradientBoostingClassifier
import numpy as np

X = np.array([0, 1, 2, np.nan]).reshape(-1, 1)
y = [0, 0, 1, 1]

gbdt = HistGradientBoostingClassifier(min_samples_leaf=1).fit(X, y)
print(gbdt.predict(X))

輸出：[0 0 1 1]。

預(yù)計(jì)算的稀疏近鄰圖

現(xiàn)在，大多數(shù)基于最近鄰圖的估算都接受預(yù)先計(jì)算的稀疏圖作為輸入，以將同一圖重用于多個(gè)估算量擬合。

要在pipeline中使用這個(gè)特性，可以使用 memory 參數(shù)，以及neighbors.KNeighborsTransformer和neighbors.RadiusNeighborsTransformer中的一個(gè)。

預(yù)計(jì)算還可以由自定義的估算器來執(zhí)行。

from tempfile import TemporaryDirectory
from sklearn.neighbors import KNeighborsTransformer
from sklearn.manifold import Isomap
from sklearn.pipeline import make_pipeline

X, y = make_classification(random_state=0)

with TemporaryDirectory(prefix="sklearn_cache_") as tmpdir:
 estimator = make_pipeline(
 KNeighborsTransformer(n_neighbors=10, mode='distance'),
 Isomap(n_neighbors=10, metric='precomputed'),
 memory=tmpdir)
 estimator.fit(X)

 # We can decrease the number of neighbors and the graph will not be
 # recomputed.
 estimator.set_params(isomap__n_neighbors=5)
 estimator.fit(X)

基于Imputation的KNN

現(xiàn)在，scikit_learn 支持使用k近鄰來填充缺失值。

from sklearn.impute import KNNImputer

X = [[1, 2, np.nan], [3, 4, 3], [np.nan, 6, 5], [8, 8, 7]]
imputer = KNNImputer(n_neighbors=2)
print(imputer.fit_transform(X))

輸出：
[[1. 2. 4. ]
[3. 4. 3. ]
[5.5 6. 5. ]
[8. 8. 7. ]]

樹剪枝

現(xiàn)在，在建立一個(gè)樹之后，可以剪枝大部分基于樹的估算器。

X, y = make_classification(random_state=0)

rf = RandomForestClassifier(random_state=0, ccp_alpha=0).fit(X, y)
print("Average number of nodes without pruning {:.1f}".format(
 np.mean([e.tree_.node_count for e in rf.estimators_])))

rf = RandomForestClassifier(random_state=0, ccp_alpha=0.05).fit(X, y)
print("Average number of nodes with pruning {:.1f}".format(
 np.mean([e.tree_.node_count for e in rf.estimators_])))

輸出：
Average number of nodes without pruning 22.3
Average number of nodes with pruning 6.4

從OpenML檢索dataframe

datasets.fetch_openml現(xiàn)在可以返回pandas dataframe，從而正確處理具有異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集：

from sklearn.datasets import fetch_openml

titanic = fetch_openml('titanic', version=1, as_frame=True)
print(titanic.data.head()[['pclass', 'embarked']])

輸出：
pclass embarked
0 1.0 S
1 1.0 S
2 1.0 S
3 1.0 S
4 1.0 S

檢查一個(gè)估算器的scikit-learn兼容性

開發(fā)人員可以使用check_estimator檢查其scikit-learn兼容估算器的兼容性。

現(xiàn)在，scikit-learn 提供了pytest特定的裝飾器(decorator)，該裝飾器允許pytest獨(dú)立運(yùn)行所有檢查并報(bào)告失敗的檢查。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.utils.estimator_checks import parametrize_with_checks


@parametrize_with_checks([LogisticRegression, DecisionTreeRegressor])
def test_sklearn_compatible_estimator(estimator, check):
 check(estimator)

ROC AUC現(xiàn)在支持多類別分類

roc_auc_score 函數(shù)也可用于多類別分類。

目前支持兩種平均策略：

one-vs-one算法計(jì)算兩兩配對(duì)的ROC AUC分?jǐn)?shù)的平均值；
one-vs-rest算法計(jì)算每個(gè)類別相對(duì)于所有其他類別的ROC AUC分?jǐn)?shù)的平均值。

在這兩種情況下，模型都是根據(jù)樣本屬于特定類別的概率估計(jì)來計(jì)算多類別ROC AUC分?jǐn)?shù)。

from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import roc_auc_score

X, y = make_classification(n_classes=4, n_informative=16)
clf = SVC(decision_function_shape='ovo', probability=True).fit(X, y)
print(roc_auc_score(y, clf.predict_proba(X), multi_class='ovo'))

輸出：0.9957333333333332

傳送門

Twitter：
https://twitter.com/scikit_learn/status/1201847227561529346

博客：
https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/release_highlights/plot_release_highlights_0_22_0.html#new-plotting-api

使用指南：
https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#roc-metrics