検索
ホームページテクノロジー周辺機器AIRust の Linfa ライブラリと Polars ライブラリを使用した機械学習: 線形回帰

Rust の Linfa ライブラリと Polars ライブラリを使用した機械学習: 線形回帰

この記事では、Rust の Linfa ライブラリと Polars ライブラリを使用して、機械学習に線形回帰アルゴリズムを実装します。

Linfa クレートは、Rust を使用して機械学習アプリケーションを構築するための包括的なツールキットを提供することを目的としています。

Polars は、Apache Arrow メモリ モデルに基づく Rust DataFrame ライブラリです。 Apache Arrow は効率的な列データ構造を提供し、徐々に事実上の標準になりました。

以下の例では、糖尿病データセットを使用して線形回帰アルゴリズムをトレーニングします。

次のコマンドを使用して新しい Rust プロジェクトを作成します:

cargo new machine_learning_linfa

次の依存関係を Cargo.toml ファイルに追加します:

[dependencies]linfa = "0.7.0"linfa-linear = "0.7.0"ndarray = "0.15.6"polars = { version = "0.35.4", features = ["ndarray"]}

プロジェクトのルート ディレクトリに糖尿病_file.csv ファイルを作成し、データ セットをファイルに書き込みます。

#
AGESEX BMI BPS1S2S3S4S5S6Y592 32.1101 157 93.2384 4.859887151481 21.687183 103.2 703 3.89186975722 30.593156 93.6414 4.672885141241 25.384198 131.4 405 4.890389206501 23101 192 125.4 524 4.290580135231 22.689139 64.8612 4.18976897362 2290160 99.6503 3.951282138662 26.2114 255 185 564.554.24859263602 32.183179 119.4 424 4.477394110.............
データセットはここからダウンロードできます: https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.tab.txt

src/main.rs ファイルに次のコードを記述します。

use linfa::prelude::*;use linfa::traits::Fit;use linfa_linear::LinearRegression;use ndarray::{ArrayBase, OwnedRepr};use polars::prelude::*; // Import polarsfn main() -> Result> {// 将制表符定义为分隔符let separator = b'\t';let df = polars::prelude::CsvReader::from_path("./diabetes_file.csv")?.infer_schema(None).with_separator(separator).has_header(true).finish()?;println!("{:?}", df);// 提取并转换目标列let age_series = df.column("AGE")?.cast(&DataType::Float64)?;let target = age_series.f64()?;println!("Creating features dataset");let mut features = df.drop("AGE")?;// 遍历列并将每个列强制转换为Float64for col_name in features.get_column_names_owned() {let casted_col = df.column(&col_name)?.cast(&DataType::Float64).expect("Failed to cast column");features.with_column(casted_col)?;}println!("{:?}", df);let features_ndarray: ArrayBase<ownedrepr>, _> =features.to_ndarray::<float64type>(IndexOrder::C)?;let target_ndarray = target.to_ndarray()?.to_owned();let (dataset_training, dataset_validation) =Dataset::new(features_ndarray, target_ndarray).split_with_ratio(0.80);// 训练模型let model = LinearRegression::default().fit(&dataset_training)?;// 预测let pred = model.predict(&dataset_validation);// 评价模型let r2 = pred.r2(&dataset_validation)?;println!("r2 from prediction: {}", r2);Ok(())}</float64type></ownedrepr>

    polar の CSV リーダーを使用して、 CSVファイル。
  • 検査のためにデータフレームをコンソールに出力します。
  • 線形回帰のターゲット変数としてデータフレームから「AGE」列を抽出します。ターゲット列を Float64 (倍精度浮動小数点数) にキャストします。これは、機械学習における数値データの一般的な形式です。
  • linfa との互換性を確保するために、機能 DataFrame を narray::ArrayBase (多次元配列) に変換します。ターゲット シーケンスを、機械学習用の linfa ライブラリと互換性のある配列に変換します。
  • 80 対 20 の比率を使用してデータ セットをトレーニング セットと検証セットに分割します。これは、未知のデータのモデルを評価するための機械学習における一般的な方法です。
  • linfa の線形回帰アルゴリズムを使用して、トレーニング データ セットで線形回帰モデルをトレーニングします。
  • トレーニングされたモデルを使用して検証データセットを予測します。
  • 検証データセットの R² (決定係数) メジャーを計算して、モデルのパフォーマンスを評価します。 R² 値は、回帰予測が実際のデータ ポイントにどの程度近似しているかを示します。
カーゴ実行を実行すると、結果は次のようになります:

shape: (442, 11)┌─────┬─────┬──────┬───────┬───┬──────┬────────┬─────┬─────┐│ AGE ┆ SEX ┆ BMI┆ BP┆ … ┆ S4 ┆ S5 ┆ S6┆ Y ││ --- ┆ --- ┆ ---┆ --- ┆ ┆ ---┆ ---┆ --- ┆ --- ││ i64 ┆ i64 ┆ f64┆ f64 ┆ ┆ f64┆ f64┆ i64 ┆ i64 │╞═════╪═════╪══════╪═══════╪═══╪══════╪════════╪═════╪═════╡│ 59┆ 2 ┆ 32.1 ┆ 101.0 ┆ … ┆ 4.0┆ 4.8598 ┆ 87┆ 151 ││ 48┆ 1 ┆ 21.6 ┆ 87.0┆ … ┆ 3.0┆ 3.8918 ┆ 69┆ 75││ 72┆ 2 ┆ 30.5 ┆ 93.0┆ … ┆ 4.0┆ 4.6728 ┆ 85┆ 141 ││ 24┆ 1 ┆ 25.3 ┆ 84.0┆ … ┆ 5.0┆ 4.8903 ┆ 89┆ 206 ││ … ┆ … ┆ …┆ … ┆ … ┆ …┆ …┆ … ┆ … ││ 47┆ 2 ┆ 24.9 ┆ 75.0┆ … ┆ 5.0┆ 4.4427 ┆ 102 ┆ 104 ││ 60┆ 2 ┆ 24.9 ┆ 99.67 ┆ … ┆ 3.77 ┆ 4.1271 ┆ 95┆ 132 ││ 36┆ 1 ┆ 30.0 ┆ 95.0┆ … ┆ 4.79 ┆ 5.1299 ┆ 85┆ 220 ││ 36┆ 1 ┆ 19.6 ┆ 71.0┆ … ┆ 3.0┆ 4.5951 ┆ 92┆ 57│└─────┴─────┴──────┴───────┴───┴──────┴────────┴─────┴─────┘Creating features datasetshape: (442, 11)┌─────┬─────┬──────┬───────┬───┬──────┬────────┬─────┬─────┐│ AGE ┆ SEX ┆ BMI┆ BP┆ … ┆ S4 ┆ S5 ┆ S6┆ Y ││ --- ┆ --- ┆ ---┆ --- ┆ ┆ ---┆ ---┆ --- ┆ --- ││ i64 ┆ i64 ┆ f64┆ f64 ┆ ┆ f64┆ f64┆ i64 ┆ i64 │╞═════╪═════╪══════╪═══════╪═══╪══════╪════════╪═════╪═════╡│ 59┆ 2 ┆ 32.1 ┆ 101.0 ┆ … ┆ 4.0┆ 4.8598 ┆ 87┆ 151 ││ 48┆ 1 ┆ 21.6 ┆ 87.0┆ … ┆ 3.0┆ 3.8918 ┆ 69┆ 75││ 72┆ 2 ┆ 30.5 ┆ 93.0┆ … ┆ 4.0┆ 4.6728 ┆ 85┆ 141 ││ 24┆ 1 ┆ 25.3 ┆ 84.0┆ … ┆ 5.0┆ 4.8903 ┆ 89┆ 206 ││ … ┆ … ┆ …┆ … ┆ … ┆ …┆ …┆ … ┆ … ││ 47┆ 2 ┆ 24.9 ┆ 75.0┆ … ┆ 5.0┆ 4.4427 ┆ 102 ┆ 104 ││ 60┆ 2 ┆ 24.9 ┆ 99.67 ┆ … ┆ 3.77 ┆ 4.1271 ┆ 95┆ 132 ││ 36┆ 1 ┆ 30.0 ┆ 95.0┆ … ┆ 4.79 ┆ 5.1299 ┆ 85┆ 220 ││ 36┆ 1 ┆ 19.6 ┆ 71.0┆ … ┆ 3.0┆ 4.5951 ┆ 92┆ 57│└─────┴─────┴──────┴───────┴───┴──────┴────────┴─────┴─────┘r2 from prediction: 0.15937814745521017

迅速なイテレーションと迅速なプロトタイピングを優先するデータ サイエンティスト向けに、Rust のコンパイル時間は頭痛の種になる可能性があります。 Rust の強力な静的型システムは、型の安全性を確保し、実行時エラーを削減するのに適していますが、コーディング プロセスの複雑さをさらに高めます。

以上がRust の Linfa ライブラリと Polars ライブラリを使用した機械学習: 線形回帰の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

声明
この記事は51CTO.COMで複製されています。侵害がある場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
10生成AIコーディング拡張機能とコードのコードを探る必要があります10生成AIコーディング拡張機能とコードのコードを探る必要がありますApr 13, 2025 am 01:14 AM

ねえ、忍者をコーディング!その日はどのようなコーディング関連のタスクを計画していますか?このブログにさらに飛び込む前に、コーディング関連のすべての問題について考えてほしいです。 終わり? - &#8217を見てみましょう

革新を調理する:人工知能がフードサービスを変革する方法革新を調理する:人工知能がフードサービスを変革する方法Apr 12, 2025 pm 12:09 PM

食品の準備を強化するAI まだ初期の使用中ですが、AIシステムは食品の準備にますます使用されています。 AI駆動型のロボットは、ハンバーガーの製造、SAの組み立てなど、食品の準備タスクを自動化するためにキッチンで使用されています

Pythonネームスペースと可変スコープに関する包括的なガイドPythonネームスペースと可変スコープに関する包括的なガイドApr 12, 2025 pm 12:00 PM

導入 Python関数における変数の名前空間、スコープ、および動作を理解することは、効率的に記述し、ランタイムエラーや例外を回避するために重要です。この記事では、さまざまなASPを掘り下げます

ビジョン言語モデル(VLM)の包括的なガイドビジョン言語モデル(VLM)の包括的なガイドApr 12, 2025 am 11:58 AM

導入 鮮やかな絵画や彫刻に囲まれたアートギャラリーを歩くことを想像してください。さて、各ピースに質問をして意味のある答えを得ることができたらどうでしょうか?あなたは尋ねるかもしれません、「あなたはどんな話を言っていますか?

MediaTekは、Kompanio UltraとDimenity 9400でプレミアムラインナップをブーストしますMediaTekは、Kompanio UltraとDimenity 9400でプレミアムラインナップをブーストしますApr 12, 2025 am 11:52 AM

製品のケイデンスを継続して、今月MediaTekは、新しいKompanio UltraやDimenity 9400を含む一連の発表を行いました。これらの製品は、スマートフォン用のチップを含むMediaTekのビジネスのより伝統的な部分を埋めます

今週のAIで:Walmartがファッションのトレンドを設定する前に設定します今週のAIで:Walmartがファッションのトレンドを設定する前に設定しますApr 12, 2025 am 11:51 AM

#1 GoogleはAgent2Agentを起動しました 物語:月曜日の朝です。 AI駆動のリクルーターとして、あなたはより賢く、難しくありません。携帯電話の会社のダッシュボードにログインします。それはあなたに3つの重要な役割が調達され、吟味され、予定されていることを伝えます

生成AIは精神障害に会います生成AIは精神障害に会いますApr 12, 2025 am 11:50 AM

私はあなたがそうであるに違いないと思います。 私たちは皆、精神障害がさまざまな心理学の用語を混ぜ合わせ、しばしば理解できないか完全に無意味であることが多い、さまざまなおしゃべりで構成されていることを知っているようです。 FOを吐き出すために必要なことはすべてです

プロトタイプ:科学者は紙をプラスチックに変えますプロトタイプ:科学者は紙をプラスチックに変えますApr 12, 2025 am 11:49 AM

今週公開された新しい研究によると、2022年に製造されたプラスチックの9.5%のみがリサイクル材料から作られていました。一方、プラスチックは埋め立て地や生態系に積み上げられ続けています。 しかし、助けが近づいています。エンジンのチーム

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

MantisBT

MantisBT

Mantis は、製品の欠陥追跡を支援するために設計された、導入が簡単な Web ベースの欠陥追跡ツールです。 PHP、MySQL、Web サーバーが必要です。デモおよびホスティング サービスをチェックしてください。

MinGW - Minimalist GNU for Windows

MinGW - Minimalist GNU for Windows

このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

強力な PHP 統合開発環境

EditPlus 中国語クラック版

EditPlus 中国語クラック版

サイズが小さく、構文の強調表示、コード プロンプト機能はサポートされていません

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境