Dask Scikit-learn - Python

現在有越來越多的數據需要進行處理，而傳統單線程的計算已經無法滿足這樣的需求了。Dask Scikit-learn 是一種在分佈式和並行計算中使用的 Scikit-learn 接口。通過 Dask Scikit-learn，開發人員可以在大量數據上執行 Scikit-learn 的機器學習算法，同時兼顧效率和可擴展性。

相關模組

Dask Scikit-learn 包括以下模組：

• dask_ml.preprocessing
• dask_ml.model_selection
• dask_ml.metrics

dask_ml.preprocessing

dask_ml.preprocessing 模組提供了與 Scikit-learn.preprocessing 模組相同的算法，但這些算法能在 Dask 分佈式環境下運行，並且能夠處理大量的數據集。這些算法包括：

• StandardScaler
• MinMaxScaler
• Normalizer
• ...

舉個例子，我們可以使用 StandardScaler 對一個 Dask DataFrame 進行標準化：

from dask_ml.preprocessing import StandardScaler
from dask_ml.datasets import make_classification
import dask.dataframe as dd

X, y = make_classification(n_samples=10000, n_features=20, random_state=0)

ddf = dd.from_array(X, chunksize=500)

scaler = StandardScaler()

X_std = scaler.fit_transform(ddf).compute()

dask_ml.model_selection

dask_ml.model_selection 模組提供了與 Scikit-learn.model_selection 模組相同的算法，但這些算法能在 Dask 分佈式環境下運行。這些算法包括：

• train_test_split
• KFold
• GridSearchCV
• ...

舉個例子，我們可以使用 GridSearchCV 對 Scikit-learn 的隨機森林進行參數搜索：

from dask_ml.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification

X, y = make_classification(n_samples=10000, n_features=20, random_state=0)

param_grid = {
    'n_estimators': [10, 50, 100],
    'max_depth': [2, 4, 6, 8, None],
    'max_features': ['auto', 'sqrt', 'log2']
}

clf = RandomForestClassifier(random_state=0)
gs = GridSearchCV(clf, param_grid, cv=5)

gs.fit(X, y)

dask_ml.metrics

dask_ml.metrics 模組提供了與 Scikit-learn.metrics 模組相同的算法，但這些算法能在 Dask 分佈式環境下運行。這些算法包括：

• accuracy_score
• precision_score
• recall_score
• ...

舉個例子，我們可以使用 F1 score 對 Scikit-learn 的 SVM 進行評估：

from dask_ml.metrics import f1_score
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.svm import SVC

X, y = make_classification(n_samples=10000, n_features=20, random_state=0)

clf = SVC(random_state=0)
clf.fit(X, y)

y_pred = clf.predict(X)

f1 = f1_score(y, y_pred)

print(f1)

總結

Dask Scikit-learn 為開發人員提供了在分佈式和並行計算中使用的 Scikit-learn 接口。通過使用 Dask Scikit-learn，開發人員可以在大量數據上執行 Scikit-learn 的機器學習算法，同時兼顧效率和可擴展性。