8.6 拡張モジュール

scikit-learn のエコシステムを利用するために, 構文を統一したサードパーティ製モジュールも存在します. 例えば AdaGrad (Duchi, Hazan, and Singer 2011) を実装した sklearn-contrib-lightning, 不均衡データのリサンプリング機能を追加した imbalanced-learn, scikit-learn になかったいろいろな拡張機能を追加したml-xtend などがあります. 今回の環境では全てインストールされていますが, それ以外にも https://github.com/scikit-learn-contrib に多くのモジュールが登録されています.

特に今回は, 後述する RIG や NE が重要な指標になりますが, scikit-learn には用意されていません. 複雑な式ではないので関数を自作するのも容易ですが, 既に言及したように, ml_sharedには relative_information_gain() および normalized_entropy() が用意されているので活用してください (インターン作業用サーバには既にインストールされています).

参考文献一覧

Duchi, John, Elad Hazan, and Yoram Singer. 2011. “Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization.” J. Mach. Learn. Res. 12 (July): 2121–59.