boostsrl 0.4.3

开始

先决条件：

• Java 1.8
• Python（3.6，3.7）

安装

pip install boostsrl

基本用法

一般设置应该类似于scikit learn。但是在设置方面有一些额外的要求 背景知识和数据格式。

一个最小的工作示例（使用与“example_data”一起导入的玩具癌症数据集）是：

>>>fromboostsrl.rdnimportRDN>>>fromboostsrlimportBackground>>>fromboostsrlimportexample_data>>>bk=Background(...modes=example_data.train.modes,...use_std_logic_variables=True,...)>>>clf=RDN(...background=bk,...target='cancer',...)>>>clf.fit(example_data.train)>>>clf.predict_proba(example_data.test)array([0.88079619,0.88079619,0.88079619,0.3075821,0.3075821])>>>clf.classes_array([1.,1.,1.,0.,0.])

example_data.train和example_data.test都是boostsrl.Database对象，因此这隐藏了 幕后的复杂性。

贡献

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