python - 通过 PyCall 在 Julia 中使用 scikit-learn

Question

我正在尝试通过 PyCall 在 Julia 中使用 Scikit-learn .

首先，我尝试将虹膜数据读入 Julia 数据结构。

这是Python代码:

from sklearn import datasets
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

iris = datasets.load_iris()

X = iris.data
y = iris.target

PyCall 文档说 Python 方法在 Julia 中被调用，例如:

my_dna[:find]("ACT")

相对于:

my_dna.find("ACT")

在Python中。

我在 Julia 中导入虹膜数据的尝试是:

using PyCall
@pyimport sklearn.datasets as datasets
@pyimport sklearn.naive_bayes as NB

iris = datasets.load_iris()

X = ...?
Y = ...?

iris = datasets.load_iris() 调用起作用，其中 iris 是 Dict{Any,Any} 类型。

我不确定这是否正确。我尝试了 iris = datasets[:load_iris] 但结果是:

ERROR: LoadError: MethodError: no method matching getindex(::Module, ::Symbol)

更进一步，我如何将 iris.data 和 iris.target 读取到 X 和 Y 中？

Answer 1

正如您所说，Julia 告诉您 iris 是什么类型:

julia v0.5> @pyimport sklearn.datasets as datasets

julia v0.5> @pyimport sklearn.naive_bayes as NB

julia v0.5> iris = datasets.load_iris()
Dict{Any,Any} with 5 entries:
  "feature_names" => Any["sepal length (cm)","sepal width (cm)","petal length (…
  "target_names"  => PyObject array(['setosa', 'versicolor', 'virginica'], …
  "data"          => [5.1 3.5 1.4 0.2; 4.9 3.0 1.4 0.2; … ; 6.2 3.4 5.4 2.3; 5.…
  "target"        => [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0  …  2,2,2,2,2,2,2,2,2,2]
  "DESCR"         => "Iris Plants Database\n====================\n\nNotes\n----…

它还告诉您字典中的键是什么。因此，现在您只需使用 Julia 的语法来访问字典中的值(结果已截取):

julia v0.5> X = iris["data"]
150×4 Array{Float64,2}:
 5.1  3.5  1.4  0.2
 4.9  3.0  1.4  0.2
 4.7  3.2  1.3  0.2

julia v0.5> Y = iris["target"]
150-element Array{Int64,1}:
 0
 0

请注意，我不知道这个问题的答案。我只是让 Julia 指导我该怎么做。

最后，正如 @ChrisRackauckas 所建议的，已经有一个包装 scikit-learn 的 Julia 包:https://github.com/cstjean/ScikitLearn.jl