Release Highlights for scikit-learn 0.24(翻譯)
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我們很高興宣佈scikit-learn 0.24的發布，其中包含許多bug的修復以及新功能!下面我們詳細說明這版本的一些主要功能。關於完整的修正清單，請參閱發行說明。
安裝最新版本(使用pip)：
pip install --upgrade scikit-learn
或者使用conda：
conda install -c conda-forge scikit-learn
Successive Halving estimators for tuning hyper-parameters
Successive Halving，當前最好的方法，現在可以用來探索參數空間並確定它們的最佳組合。HalvingGridSearchCV與HalvingRandomSearchCV可以直接拿來替代 GridSearchCVandRandomizedSearchCV。Successive Halving是一種迭代選擇的過程，如下圖所示。第一次的迭代會用少許的資源來執行，通常資源取決於訓練樣本的數量，但也可以是任意整數參數，像是隨機森林中的n_estimators。只會選擇候選參數的子集來用於下一次的迭代，而下一次的迭代會在分配資源增加的情況下執行。只會有一部份的候選參數會持續到迭代過程的最後，而最佳參數候選就會是在最後一次迭代中得分最高的那一個。
更多可參閱使用者指南(注意到，Successive Halving estimators仍然是實驗性質的。)
圖片來自Scikit-learn官方
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_
Native support for categorical features in HistGradientBoosting estimators
HistGradientBoostingClassifier與HistGradientBoostingRegressor現在對類別屬性的特徵有原生支援：它們可以考慮對無序的分類資料做拆分。更多請參考使用者指南。
圖片來自Scikit-learn官方
此圖說明了對類別屬性的特徵新的原生支援對比處理過的(像是簡單的序數編碼)類別屬性特徵所導致的擬合時間。原生支援比起one-hot encoding與ordinal encoding表現更好。但是，要使用新的參數categorical_features之前，不免的還需要對pipeline裡面的資料做前置預處理，見範例說明。
Improved performances of HistGradientBoosting estimators
ensemble.HistGradientBoostingRegressor與ensemble.HistGradientBoostingClassifier的記憶體耗用量在呼叫fit期間明顯的改善。此外，現在直方圖的初始化可以並行完成，速度有些許的提升。更多請參閱基準頁面。
New self-training meta-estimator
一種新的self-training實現，基於Yarowski’s algorithm，可以搭配任意的分類器(該分類器必需有實作predict_proba)。子分類器會表現的像是一個半監督的分類器(semi-supervised classifier)，允許從未標記資料中學習。更多請參閱使用者指南。
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)
New SequentialFeatureSelector transformer
一個用於選擇特徵的迭代轉換器閃亮亮登場：SequentialFeatureSelector。Sequential Feature Selector可以一次增加一個特徵(前向選擇)或從可用特徵列表中移除一個特徵(反向選擇)，基於交叉驗證分數最大化。見使用者指南。
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()}")
Out: Features selected by forward sequential selection: [‘petal length (cm)’, ‘petal width (cm)’]
New PolynomialCountSketch kernel approximation function
新的PolynomialCountSketch近似特徵空間的多項式擴展(與線性模型搭配使用的時候)，但記憶體用量較PolynomialFeatures還要少。
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)
Out: 0.7336
做為比較，這邊給出使用相同資料情況下，其線性基線的分數：
linear_baseline = make_pipeline(MinMaxScaler(),
LogisticRegression(max_iter=1000))
linear_baseline.fit(X_train, y_train).score(X_test, y_test)
Out: 0.7137
Individual Conditional Expectation plots
一種新的部份相依圖(PDP)：個體條件期望圖(ICE)(顯示對於每一個樣本實例，當改變某一個特徵值的時候，預測結果會如何改變。)。ICE圖各別可視化在特徵上對每一個樣本預測的相依性，每個樣本一行。見使用者指南。
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.inspection import plot_partial_dependence
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)
display = plot_partial_dependence(
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)
圖片來自Scikit-learn官方
New Poisson splitting criterion for DecisionTreeRegressor
The integration of Poisson regression estimation continues from version 0.23.
DecisionTreeRegressor現在支援一個新的poisson分割標準。如果你的目標是計數或頻率，那設置criterion="poisson"也許是一個不錯的選擇。
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)
New documentation improvements
為了不斷提升對機器學一得理解，我們已經著手增加新的範例與文件頁面：
- 新的章節關於常見陷阱與建議作法
- 範例說明如何統計比較使用GridSerchCV來評估模型效能
- 範例說明如何解釋線性模型的係數
- 範例比較Principal Component Regression(PCA，主成份回歸)與Partial Least Squares(PLS，偏最小平方法)
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