Human Learn 开源项目教程

Human Learn 开源项目教程

human-learn Natural Intelligence is still a pretty good idea. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hu/human-learn

1. 项目介绍

Human Learn 是一个开源机器学习库，旨在通过规则系统来构建和评估基于人类设计的规则系统，同时也可以与机器学习模型结合使用。该库与 scikit-learn 兼容，提供了多种工具，包括交互式绘图、分类模型、回归模型、异常值检测模型以及预处理模型等。Human Learn 的目标是让机器学习模型遵守明确的规则，从而提高决策的可靠性。

2. 项目快速启动

首先，确保您的环境中已经安装了以下依赖项：scikit-learn、pandas、bokeh、shapely 和 clumper。

通过以下命令安装 Human Learn：

python -m pip install human-learn

快速创建一个分类器模型

下面是一个简单的例子，展示如何使用 Human Learn 的 InteractiveClassifier 创建一个交互式分类模型：

from human_learn.classifiers import InteractiveClassifier

# 创建一个 InteractiveClassifier 实例
ifier = InteractiveClassifier()

# 使用 ifier.fit() 方法来训练模型
# 这里假设 X_train 是特征数据，y_train 是对应的标签
ifier.fit(X_train, y_train)

# 使用 ifier.predict() 方法来进行预测
predictions = ifier.predict(X_test)

快速创建一个回归模型

下面是一个简单的例子，展示如何使用 Human Learn 的 FunctionRegressor 创建一个函数回归模型：

from human_learn.regressors import FunctionRegressor

# 定义一个回归函数
def reg_function(x):
    return 2 * x + 1

# 创建一个 FunctionRegressor 实例
reg = FunctionRegressor(function=reg_function)

# 使用 reg.fit() 方法来训练模型
# 这里假设 X_train 是特征数据
reg.fit(X_train)

# 使用 reg.predict() 方法来进行预测
predictions = reg.predict(X_test)

3. 应用案例和最佳实践

Human Learn 可以用于多种场景，以下是一些应用案例和最佳实践：

• 交互式绘图：可以使用 InteractiveDrawings 类来绘制数据集，并基于这些绘图创建模型或预处理工具。
• 规则分类器：通过 FunctionClassifier 定义函数，可以在网格搜索中评估不同参数的效果。
• 异常值检测：使用 FunctionOutlierDetector 来定义检测异常值的函数，并评估不同参数。

4. 典型生态项目

Human Learn 是一个构建在 scikit-learn 生态之上的项目，以下是一些与之配合使用的典型生态项目：

• scikit-learn：提供广泛的机器学习算法和工具。
• pandas：强大的数据处理库，用于数据清洗和准备。
• bokeh：用于创建交互式图表，可以与 Jupyter Notebook 无缝集成。

通过结合这些工具，开发人员可以更有效地开发和部署规则系统。

human-learn Natural Intelligence is still a pretty good idea. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hu/human-learn