Rust机器学习库Linfa的使用：高效实现分类、回归和聚类等机器学习算法

Linfa是一个Rust语言的机器学习库，旨在提供全面的工具包来构建机器学习应用。它的设计理念与Python的scikit-learn相似，专注于常见的预处理任务和经典的机器学习算法。

当前状态

Linfa目前提供以下算法的子包：

示例代码

以下是使用Linfa进行K-Means聚类的完整示例：

use linfa::Dataset;
use linfa_clustering::KMeans;
use ndarray::{array, Array, Array2};

fn main() {
    // 创建测试数据
    let data: Array2<f64> = array![
        [1., 2.],
        [1., 4.],
        [1., 0.],
        [4., 2.],
        [4., 4.],
        [4., 0.]
    ];

    // 创建数据集
    let dataset = Dataset::from(data);

    // 创建K-Means模型，设置3个聚类中心
    let model = KMeans::params(3)
        .max_n_iterations(200)
        .tolerance(1e-5)
        .fit(&dataset)
        .expect("Failed to fit KMeans model");

    // 预测数据点的聚类标签
    let labels = model.predict(&dataset);

    println!("聚类结果: {:?}", labels);
}

以下是逻辑回归分类的完整示例：

use linfa::traits::{Fit, Predict};
use linfa_logistic::LogisticRegression;
use ndarray::{array, Array2};

fn main() {
    // 创建特征矩阵和标签向量
    let features: Array2<f64> = array![
        [1.0, 2.0],
        [2.0, 3.0],
        [3.0, 1.0],
        [4.0, 3.0],
        [5.0, 2.0]
    ];
    let labels = array![0, 0, 0, 1, 1];

    // 创建逻辑回归模型
    let model = LogisticRegression::default()
        .fit(&features, &labels)
        .expect("Failed to fit logistic regression model");

    // 预测新数据
    let new_data = array![[6.0, 1.0], [1.0, 1.0]];
    let predictions = model.predict(&new_data);

    println!("预测结果: {:?}", predictions);
}

完整示例代码

线性回归示例

use linfa::traits::{Fit, Predict};
use linfa_linear::LinearRegression;
use ndarray::{array, Array2};

fn main() {
    // 创建训练数据 (特征矩阵和标签向量)
    let features: Array2<f64> = array![
        [1., 1.],
        [1., 2.],
        [2., 2.],
        [2., 3.]
    ];
    let labels = array![1., 3., 5., 7.];

    // 创建线性回归模型
    let model = LinearRegression::default()
        .fit(&features, &labels)
        .expect("Failed to fit linear regression model");

    // 预测新数据
    let new_data = array![[3., 5.], [1., 0.]];
    let predictions = model.predict(&new_data);

    println!("预测结果: {:?}", predictions);
}

PCA降维示例

use linfa::traits::Fit;
use linfa_reduction::Pca;
use ndarray::{array, Array2};

fn main() {
    // 创建样本数据
    let data: Array2<f64> = array![
        [0.5, 1.0],
        [1.0, 2.0],
        [1.5, 3.0],
        [2.0, 4.0],
        [2.5, 5.0]
    ];

    // 创建PCA模型，设置降维到1个主成分
    let model = Pca::params(1)
        .fit(&data)
        .expect("Failed to fit PCA model");

    // 转换数据到主成分空间
    let transformed = model.transform(&data);

    println!("降维后数据: {:?}", transformed);
}

BLAS/Lapack后端

部分算法需要使用外部库进行线性代数运算。默认使用纯Rust实现，但也可以通过启用blas功能和相应的BLAS后端功能来使用外部BLAS/LAPACK后端库。当前可选的BLAS/LAPACK后端包括：openblas、netblas或intel-mkl。

安装

在项目目录中运行以下Cargo命令：

cargo add linfa

或者在Cargo.toml中添加：

linfa = "0.7.1"

许可证

该项目采用双重许可，与Rust项目兼容。根据Apache许可证2.0版或MIT许可证授权。