2021 十大 Python 机器学习库("2021年最受欢迎的十大Python机器学习库")

原创

ithorizon 7个月前 (10-20) 阅读数 17 #后端开发

以下是涉及“2021年最受欢迎的十大Python机器学习库”的一篇中文文章，采用HTML格式编写：

2021年最受欢迎的十大Python机器学习库

引言

随着人工智能和机器学习技术的飞速进步，Python作为一种功能强劲且易于学习的编程语言，已经成为众多数据科学家和机器学习工程师的首选。在2021年，有许多优秀的Python机器学习库受到了广泛关注。本文将为您介绍2021年最受欢迎的十大Python机器学习库。

1. Scikit-learn

Scikit-learn是一个非常流行的Python机器学习库，它提供了许多简洁易用的算法和工具，适用于各种机器学习任务，如分类、回归、聚类等。Scikit-learn具有以下优点：

简洁的API设计，易于学习和使用

提供了大量经过优化的算法

拥护多种数据格式和输入类型

拥有丰盈的文档和社区拥护

下面是一个使用Scikit-learn进行线性回归的示例代码：


from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载数据
X, y = load_data()
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差：", mse)

2. TensorFlow

TensorFlow是一个由Google开源的深度学习框架，它拥护多种机器学习算法和模型。TensorFlow具有以下优点：

灵活的架构，拥护多种设备和谐台

丰盈的API，易于扩展和自定义

拥有庞大的社区和丰盈的资源

提供了多种预训练模型和工具

下面是一个使用TensorFlow构建和训练简洁神经网络的示例代码：


import tensorflow as tf
# 创建数据集
X = tf.random.normal([100, 2])
y = X[:, 0] * 3 + X[:, 1] + tf.random.normal([100, 1], mean=0.0, stddev=1.0)
# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=(2,), activation='linear')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=10)

3. Keras

Keras是一个高级神经网络API，它可以在TensorFlow、CNTK和Theano等底层框架上运行。Keras具有以下优点：

简洁的API设计，易于学习和使用

拥护多种神经网络结构

模块化设计，易于扩展和自定义

拥有丰盈的文档和社区拥护

下面是一个使用Keras构建和训练卷积神经网络的示例代码：


import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
# 加载MNIST数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
# 数据预处理
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28, 28, 1)
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 28, 28, 1)
X_train = X_train.astype('float32')
X_test = X_test.astype('float32')
X_train /= 255
X_test /= 255
y_train = keras.utils.np_utils.to_categorical(y_train)
y_test = keras.utils.np_utils.to_categorical(y_test)
# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (5, 5), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, verbose=2)
# 评估模型
score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

4. PyTorch

PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了灵活且直观的API，令构建和训练神经网络变得更加容易。PyTorch具有以下优点：

动态计算图，易于调试和修改

简洁的API设计，易于学习和使用

拥护多种神经网络结构

拥有庞大的社区和丰盈的资源

下面是一个使用PyTorch构建和训练简洁神经网络的示例代码：


import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 创建数据集
X = torch.randn(100, 2)
y = X[:, 0] * 3 + X[:, 1] + torch.randn(100, 1)
# 定义模型
class LinearRegressionModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(LinearRegressionModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim)
    
    def forward(self, x):
        out = self.linear(x)
        return out
model = LinearRegressionModel(2, 1)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
# 训练模型
for epoch in range(10):
    # 前向传播
    y_pred = model(X)
    
    # 计算损失
    loss = criterion(y_pred, y)
    
    # 反向传播
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}')

5. Pandas

Pandas是一个强劲的数据分析库，它提供了许多用于数据处理和分析的工具。Pandas在机器学习领域有着广泛的应用，如数据清洗、数据转换等。Pandas具有以下优点：

简洁的API设计，易于学习和使用

拥护多种数据格式和输入类型

提供了丰盈的数据处理和分析功能

拥有庞大的社区和丰盈的资源

下面是一个使用Pandas进行数据清洗的示例代码：


import pandas as pd
# 加载数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 删除缺失值
df.dropna(inplace=True)
# 填充缺失值
df.fillna(value=0, inplace=True)
# 删除重复数据
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 删除特定列
df.drop(columns=['column_name'], inplace=True)
# 重命名列
df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True)
# 查看数据信息
print(df.info())

6. Matplotlib

Matplotlib是一个用于数据可视化的库，它提供了丰盈的绘图功能，可以帮助我们更好地领会和展示数据。Matplotlib在机器学习领域有着广泛的应用，如绘制模型损失曲线、可视化数据分布等。Matplotlib具有以下优点：

丰盈的绘图功能，拥护多种图表类型

高度可定制，满足个性化需求

拥护多种数据格式和输入类型

拥有庞大的社区和丰盈的资源

下面是一个使用Matplotlib绘制折线图的示例代码：


import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
# 绘制折线图
plt.plot(x, y)
# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('Line Chart Example')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
# 显示图例
plt.legend(['Line 1'])
# 显示图表
plt.show()

7. Seaborn

Seaborn是一个基于Matplotlib的数据可视化库，它提供了更高级和美观的绘图功能，令数据可视化变得更加简洁和直观。Seaborn在机器学习领域有着广泛的应用，如绘制热力图、散点图等。Seaborn具有以下优点：

简洁的API设计，易于学习和使用

拥护多种图表类型，满足不同需求

高度可定制，满足个性化需求

拥有庞大的社区和丰盈的资源

下面是一个使用Seaborn绘制热力图的示例代码：


import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据
corr = pd.DataFrame({
    'A': [0.8, 0.2, 0.1],
    'B': [0.2, 0.5, 0.3],
    'C': [0.1, 0.3, 0.4]
})
# 绘制热力图
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm')
# 显示图表
plt.show()

8. XGBoost

XGBoost是一个优化的分布式梯度扩大库，它在大规模数据集上具有很高的准确无误性和高效。XGBoost在机器学习领域有着广泛的应用，如分类、回归等。XGBoost具有以下优点：

高效的计算性能，适用于大规模数据集

拥护多种优化算法和参数调整

提供了丰盈的API，拥护多种编程语言

拥有庞大的社区和丰盈的资源

下面是一个使用XGBoost进行回归的示例代码：


import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载数据
X, y = load_data()
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建XGBoost模型
model = xgb.XGBRegressor(objective='reg:squarederror', colsample_bytree=0.3, learning_rate=0.1,
                         max_depth=3, alpha=10, n_estimators=10)
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差：", mse)

9. LightGBM

LightGBM是一个基于XGBoost的梯度扩大框架，它采用了优化的算法和数据处理技术，以实现更快的训练速度和更高的准确无误率。LightGBM在机器学习领域有着广泛的应用，如分类、回归等。LightGBM具有以下优点：

高效的计算性能，适用于大规模数据集

拥护多种优化算法和参数调整

提供了丰盈的API，拥护多种编程语言

拥有庞大的社区和丰盈的资源

下面是一个使用LightGBM进行回归的示例代码：


import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载数据
X, y = load_data()
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建LightGBM数据集
train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
test_data = lgb.Dataset(X_test, label=y_test)
# 设置参数
params = {
    'objective': 'regression',
    'metric': 'rmse',
    'boosting_type': 'gbdt',
    'learning_rate': 0.1,
    'num_leaves': 31,
    'max_depth': -1,
    'verbose': -1
}
# 训练模型
num_round = 100
bst = lgb.train(params, train_data, num_round, valid_sets=[test_data])
# 预测测试集
y_pred = bst.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差：", mse)

10. Scipy

Scipy是一个用于科学和工程计算的Python库，它提供了许多用于优化、积分、插值等任务的模块。Scipy在机器学习领域有着广泛的应用，如特征选择、模型评估等。Scipy具有以下优点：

丰盈的科学计算功能，拥护多种任务

基于NumPy构建，与Python其他库兼容性好

提供了丰盈的API，易于学习和使用

拥有庞大的社区和丰盈的资源

下面是一个使用Scipy进行优化计算的示例代码：


from scipy.optimize import minimize
# 定义目标函数
def objective(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2
# 初始值
x0 = [2.0, 1.0]
# 执行优化
result = minimize(objective, x0, method='BFGS')
# 输出最终
print('Optimized parameters:', result.x)
print('Function minimum:', result.fun)

总结

在2021年，上述十大Python机器学习库受到了广泛的关注和应用。它们各自具有独特的优点和特点，为数据科学家和机器学习工程师提供了强劲的工具和拥护。掌握这些库，将有助于您在机器学习领域取得更好的成果。

以上内容涵盖了2021年最受欢迎的十大Python机器学习库，包括Scikit-learn、TensorFlow、Keras、PyTorch、Pandas、Matplotlib、Seaborn、XGBoost、LightGBM和Scipy。每个库的介绍都包括优点、示例代码和应用场景，以帮助读者更好地了解和使用这些库。

文章标签：后端开发