GitHubじゃ!Pythonじゃ!

GitHubからPython関係の優良リポジトリを探したかったのじゃー、でも英語は出来ないから日本語で読むのじゃー、英語社会世知辛いのじゃー

rasbt

mlxtend – Pythonのデータ解析ライブラリと機械学習ライブラリ用の拡張モジュールとヘルパーモジュールのライブラリ

投稿日:

Pythonのデータ解析ライブラリと機械学習ライブラリ用の拡張モジュールとヘルパーモジュールのライブラリ。 http://rasbt.github.io/mlxtend/

Mlxtend(機械学習拡張機能)は、日々のデータサイエンスタスクに役立つツールのPythonライブラリです。

Sebastian Raschka 2014-2018

リンク

mlxtendのインストール

PyPI

mlxtendをインストールするには、単に

pip install mlxtend  

あるいは、Pythonパッケージインデックスhttps://pypi.python.org/pypi/mlxtendから手動でパッケージをダウンロードし、解凍してパッケージにナビゲートし、次のコマンドを使用することもできます。

python setup.py install

コンダ

もしあなたがcondaを使っているなら、mlxtendをインストールするだけで

conda install -c conda-forge mlxtend 

開発バージョン

PyPI上のmlxtendバージョンは、常に一歩遅れているかもしれません。 GitHubリポジトリから最新の開発バージョンをインストールすることができます。

pip install git+git://github.com/rasbt/mlxtend.git#egg=mlxtend

または、 https: //github.com/rasbt/mlxtendからGitHubリポジトリをフォークし、ローカルドライブからmlxtendを経由してインストールできます。

python setup.py install

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
import itertools
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from mlxtend.classifier import EnsembleVoteClassifier
from mlxtend.data import iris_data
from mlxtend.plotting import plot_decision_regions

# Initializing Classifiers
clf1 = LogisticRegression(random_state=0)
clf2 = RandomForestClassifier(random_state=0)
clf3 = SVC(random_state=0, probability=True)
eclf = EnsembleVoteClassifier(clfs=[clf1, clf2, clf3], weights=[2, 1, 1], voting='soft')

# Loading some example data
X, y = iris_data()
X = X[:,[0, 2]]

# Plotting Decision Regions
gs = gridspec.GridSpec(2, 2)
fig = plt.figure(figsize=(10, 8))

for clf, lab, grd in zip([clf1, clf2, clf3, eclf],
                         ['Logistic Regression', 'Random Forest', 'RBF kernel SVM', 'Ensemble'],
                         itertools.product([0, 1], repeat=2)):
    clf.fit(X, y)
    ax = plt.subplot(gs[grd[0], grd[1]])
    fig = plot_decision_regions(X=X, y=y, clf=clf, legend=2)
    plt.title(lab)
plt.show()


学術出版物でワークフローの一部としてmlxtendを使用する場合は、mlxtendリポジトリを次のDOIで引用することを検討してください。

@misc{raschkas_2016_49235,
  author       = {Raschka, Sebastian},
  title        = {Mlxtend},
  month        = apr,
  year         = 2016,
  doi          = {10.5281/zenodo.49235},
  url          = {http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.49235}
}

ライセンス

  • このプロジェクトは、許可された新しいBSDオープンソースライセンス( LICENSE-BSD3.txt )の下でリリースされ、商業的に利用可能です。 保証はありません。 商品性や特定の目的への適合性のためではありません。
  • さらに、Creative Commons Attribution 4.0 International Licenseの条件に従って、このディストリビューションに含まれるすべての芸術作品(図および画像)をディレクトリ内で使用、コピー、変更、再配布することができます。 詳細については、 LICENSE-CC-BY.txtファイルを参照してください。 (matplotlibが作成したプロットなどのコンピュータ生成グラフィックスは、上記のBSDライセンスに該当します)。

接触

私は最近、mlxtendに関する多くのフィードバックと質問を受けました。私は公的なコミュニケーションチャネルを構築する価値があると思いました。 mlxtendに関する質問がある電子メールを書く前に、他の人にも役立つので、ここに投稿することを検討してください! Google Groupsメーリングリストに参加してください!

Googleグループがあなたに適していない場合は、私にメールをお送りいただくか、 GitHubの問題追跡ツールで新しい機能リクエストやバグレポートを提出することを検討してください。 さらに、ライブディスカッションのためのギターチャンネルをセットアップしました。







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