【在线机器学习】River对流数据进行机器学习

River是一个用于在线机器学习的Python库。它旨在成为对流数据进行机器学习的最用户友好的库。River是crème和scikit-multiflow合并的结果。

https://github.com/online-ml/river

举个简单示例，将训练逻辑回归来对网站网络钓鱼数据集进行分类。下面介绍了数据集中的第一个观测值。

>>> from pprint import pprint
>>> from river import datasets

>>> dataset = datasets.Phishing()

>>> for x, y in dataset:
...     pprint(x)
...     print(y)
...     break
{'age_of_domain': 1,
 'anchor_from_other_domain': 0.0,
 'empty_server_form_handler': 0.0,
 'https': 0.0,
 'ip_in_url': 1,
 'is_popular': 0.5,
 'long_url': 1.0,
 'popup_window': 0.0,
 'request_from_other_domain': 0.0}
True
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19

现在，让我们以流式处理方式在数据集上运行模型。我们按顺序交错预测和模型更新。同时，我们更新性能指标以查看模型的表现如何。

>>> from river import compose
>>> from river import linear_model
>>> from river import metrics
>>> from river import preprocessing

>>> model = compose.Pipeline(
...     preprocessing.StandardScaler(),
...     linear_model.LogisticRegression()
... )

>>> metric = metrics.Accuracy()

>>> for x, y in dataset:
...     y_pred = model.predict_one(x)      # make a prediction
...     metric = metric.update(y, y_pred)  # update the metric
...     model = model.learn_one(x, y)      # make the model learn

>>> metric
Accuracy: 89.28%
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19

当然，这只是一个人为的例子。我们欢迎您查看文档的介绍部分以获取更全面的教程。

🛠 安装

River 旨在与 Python 3.8 及更高版本配合使用。安装可以通过以下方式完成：pip

pip install river
有可用于Linux，MacOS和Windows的轮子，这意味着您很可能不必从源代码构建River。

您可以从 GitHub 安装最新的开发版本，如下所示：

pip install git+https://github.com/online-ml/river --upgrade
或者，通过 SSH：

pip install git+ssh://git@github.com/online-ml/river.git --upgrade

River 提供了以下算法系列的在线实现

线性模型，具有各种优化器
决策树和随机森林
（近似）最近邻
异常检测
漂移检测
推荐系统
时间序列预测
强盗
因子分解机
不平衡的学习
聚类
装袋/升压/堆垛
主动学习

River还提供其他在线实用程序

特征提取和选择
在线统计和指标
预处理
内置数据集
渐进式模型验证
对管道进行建模
查看 API 以获得全面的概述

很棒的在线机器学习

https://github.com/online-ml/awesome-online-machine-learning
https://parameterfree.com/lecture-notes-on-online-learning/
https://www.zhihu.com/question/465062970/answer/3148474389?utm_id=0
https://scikit-multiflow.readthedocs.io/en/stable/installation.html

Online learning的综述文章:https://arxiv.org/abs/1912.13213