使用Rust的Linfa和Polars函式庫進行機器學習：線性迴歸

在這篇文章中，我們將使用Rust的Linfa函式庫和Polars函式庫來實作機器學習中的線性迴歸演算法。

Linfa crate旨在提供一個全面的工具包來使用Rust建立機器學習應用程式。

Polars是一個基於Apache Arrow記憶體模型的Rust DataFrame函式庫。 Apache Arrow提供了一個高效率的列資料結構，並逐漸成為事實上的標準。

在下面的例子中，我們使用一個糖尿病資料集來訓練線性迴歸演算法。

使用下列指令建立一個Rust新專案：

cargo new machine_learning_linfa

#在Cargo.toml檔案中加入下列相依性：

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

#在專案根目錄下建立一個diabetes_file.csv文件，將資料集寫入文件。

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.............

資料集從這裡下載：https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.tab.txt

在src/main.rs檔案中寫入以下程式碼：

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>

• #使用polar的CSV reader讀取CSV檔案。
• 將資料幀列印到控制台以供檢查。
• 從DataFrame中提取「AGE」列作為線性迴歸的目標變數。將目標列強制轉換為Float64(雙精確度浮點數)，這是機器學習中數值資料的常用格式。
• 將features DataFrame轉換為narray::ArrayBase(一個多維數組)以與linfa相容。將目標序列轉換為數組，這些數組與用於機器學習的linfa庫相容。
• 使用80-20的比例將資料集分割為訓練集和驗證集，這是機器學習中評估模型在未知資料上的常見做法。
• 使用linfa的線性迴歸演算法在訓練資料集上訓練線性迴歸模型。
• 使用訓練好的模型對驗證資料集進行預測。
• 計算驗證資料集上的R²(決定係數)度量，以評估模型的效能。 R²值表示迴歸預測與實際資料點的近似程度。

執行cargo run，運行結果如下：

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

#對於優先考慮快速迭代和快速原型的資料科學家來說， Rust的編譯時間可能是令人頭痛的問題。 Rust的強靜態型別系統雖然有利於確保型別安全性和減少執行階段錯誤，​​但也會在編碼過程中增加一層複雜度。

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