机器之心|一行代码不用写，就可以训练、测试、使用模型，这个项目帮你做到

机器之心报道
机器之心编辑部
igel 是 GitHub 上的一个热门工具，基于 scikit-learn 构建，支持 sklearn 的所有机器学习功能，如回归、分类和聚类。用户无需编写一行代码即可使用机器学习模型，只要有 yaml 或 json 文件，来描述你想做什么即可。

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一行代码不用写，就可以训练、测试和使用模型，还有这样的好事？
最近，软件工程师 Nidhal Baccouri 就在 GitHub 上开源了一个这样的机器学习工具——igel ，并登上了 GitHub 热榜。目前，该项目 star 量已有 1.5k 。
项目地址：https://github.com/nidhaloff/igel
该项目旨在为每一个人（包括技术和非技术人员）提供使用机器学习的便捷方式。
项目作者这样描述创建 igel 的动机：「有时候我需要一个用来快速创建机器学习原型的工具，不管是进行概念验证还是创建快速 draft 模型。我发现自己经常为写样板代码或思考如何开始而犯愁。于是我决定创建 igel 。」
【机器之心|一行代码不用写，就可以训练、测试、使用模型，这个项目帮你做到】igel 基于 scikit-learn 构建，支持 sklearn 的所有机器学习功能，如回归、分类和聚类。用户无需编写一行代码即可使用机器学习模型，只要有 yaml 或 json 文件，来描述你想做什么即可。
其基本思路是在人类可读的 yaml 或 json 文件中将所有配置进行分组，包括模型定义、数据预处理方法等，然后让 igel 自动化执行一切操作。用户在 yaml 或 json 文件中描述自己的需求，之后 igel 使用用户的配置构建模型，进行训练，并给出结果和元数据。
igel 目前支持的所有配置如下所示：
# dataset operationsdataset:type: csv# [str] -> type of your datasetread_data_options: # options you want to supply for reading your data (See the detailed overview about this in the next section)sep:# [str] -> Delimiter to use.delimiter:# [str] -> Alias for sep.header:# [int, list of int] -> Row number(s) to use as the column names, and the start of the data.names:# [list] -> List of column names to useindex_col: # [int, str, list of int, list of str, False] -> Column(s) to use as the row labels of the DataFrame,usecols:# [list, callable] -> Return a subset of the columnssqueeze:# [bool] -> If the parsed data only contains one column then return a Series.prefix:# [str] -> Prefix to add to column numbers when no header, e.g. ‘X’ for X0, X1, …mangle_dupe_cols:# [bool] -> Duplicate columns will be specified as ‘X’, ‘X.1’, …’X.N’, rather than ‘X’…’X’. Passing in False will cause data to be overwritten if there are duplicate names in the columns.dtype:# [Type name, dict maping column name to type] -> Data type for data or columnsengine:# [str] -> Parser engine to use. The C engine is faster while the python engine is currently more feature-complete.converters: # [dict] -> Dict of functions for converting values in certain columns. Keys can either be integers or column labels.true_values: # [list] -> Values to consider as True.false_values: # [list] -> Values to consider as False.skipinitialspace: # [bool] -> Skip spaces after delimiter.skiprows: # [list-like] -> Line numbers to skip (0-indexed) or number of lines to skip (int) at the start of the file.skipfooter: # [int] -> Number of lines at bottom of file to skipnrows: # [int] -> Number of rows of file to read. Useful for reading pieces of large files.na_values: # [scalar, str, list, dict] ->Additional strings to recognize as NA/NaN.keep_default_na: # [bool] ->Whether or not to include the default NaN values when parsing the data.na_filter: # [bool] -> Detect missing value markers (empty strings and the value of na_values). In data without any NAs, passing na_filter=False can improve the performance of reading a large file.verbose: # [bool] -> Indicate number of NA values placed in non-numeric columns.skip_blank_lines: # [bool] -> If True, skip over blank lines rather than interpreting as NaN values.parse_dates: # [bool, list of int, list of str, list of lists, dict] ->try parsing the datesinfer_datetime_format: # [bool] -> If True and parse_dates is enabled, pandas will attempt to infer the format of the datetime strings in the columns, and if it can be inferred, switch to a faster method of parsing them.keep_date_col: # [bool] -> If True and parse_dates specifies combining multiple columns then keep the original columns.dayfirst: # [bool] -> DD/MM format dates, international and European format.cache_dates: # [bool] -> If True, use a cache of unique, converted dates to apply the datetime conversion.thousands: # [str] -> the thousands operatordecimal: # [str] -> Character to recognize as decimal point (e.g. use ‘,’ for European data).lineterminator: # [str] -> Character to break file into lines.escapechar: # [str] ->One-character string used to escape other characters.comment: # [str] -> Indicates remainder of line should not be parsed. If found at the beginning of a line, the line will be ignored altogether. This parameter must be a single character.encoding: # [str] -> Encoding to use for UTF when reading/writing (ex. ‘utf-8’).dialect: # [str, csv.Dialect] -> If provided, this parameter will override values (default or not) for the following parameters: delimiter, doublequote, escapechar, skipinitialspace, quotechar, and quotingdelim_whitespace: # [bool] -> Specifies whether or not whitespace (e.g. ' ' or '') will be used as the seplow_memory: # [bool] -> Internally process the file in chunks, resulting in lower memory use while parsing, but possibly mixed type inference.memory_map: # [bool] -> If a filepath is provided for filepath_or_buffer, map the file object directly onto memory and access the data directly from there. Using this option can improve performance because there is no longer any I/O overhead. 分页标题
split:# split optionstest_size: 0.2#[float] -> 0.2 means 20% for the test data, so 80% are automatically for trainingshuffle: true# [bool] -> whether to shuffle the data before/while splittingstratify: None# [list, None] -> If not None, data is split in a stratified fashion, using this as the class labels.
preprocess: # preprocessing optionsmissing_values: mean# [str] -> other possible values: [drop, median, most_frequent, constant] check the docs for moreencoding:type: oneHotEncoding# [str] -> other possible values: [labelEncoding]scale:# scaling optionsmethod: standard# [str] -> standardization will scale values to have a 0 mean and 1 standard deviation| you can also try minmaxtarget: inputs# [str] -> scale inputs. | other possible values: [outputs, all] # if you choose all then all values in the dataset will be scaled
# model definitionmodel:type: classification# [str] -> type of the problem you want to solve. | possible values: [regression, classification, clustering]algorithm: NeuralNetwork# [str (notice the pascal case)] -> which algorithm you want to use. | type igel algorithms in the Terminal to know morearguments:# model arguments: you can check the available arguments for each model by running igel help in your terminaluse_cv_estimator: false# [bool] -> if this is true, the CV class of the specific model will be used if it is supportedcross_validate:cv: # [int] -> number of kfold (default 5)n_jobs:# [signed int] -> The number of CPUs to use to do the computation (default None)verbose: # [int] -> The verbosity level. (default 0)
# target you want to predicttarget:# list of strings: basically put here the column(s), you want to predict that exist in your csv dataset- put the target you want to predict here- you can assign many target if you are making a multioutput prediction
这款工具具备以下特性：
支持所有机器学习 SOTA 模型（甚至包括预览版模型）；
支持不同的数据预处理方法；
既能写入配置文件，又能提供灵活性和数据控制；
支持交叉验证；
支持 yaml 和 json 格式；
支持不同的 sklearn 度量，进行回归、分类和聚类；
支持多输出 / 多目标回归和分类；
在并行模型构建时支持多处理。
如前所示， igel 支持回归、分类和聚类模型，包括我们熟悉的线性回归、贝叶斯回归、支持向量机、Adaboost、梯度提升等。

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igel 支持的回归、分类和聚类模型。
快速入门
为了让大家快速上手 igel ，项目作者在「README」文件中提供了详细的入门指南。
运行以下命令可以获取 igel 的帮助信息：
$ igel --help
# or just
$ igel -h"""Take some time and read the output of help command. You ll save time later if you understand how to use igel."""

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第一步是提供一份 yaml 文件（你也可以使用 json）。你可以手动创建一个. yaml 文件并自行编辑。但如何你很懒，也可以选择使用 igel init 命令来快速启动：分页标题
"""igel init possible optional args are: (notice that these args are optional, so you can also just run igel init if you want)-type: regression, classification or clustering-model: model you want to use-target: target you want to predictExample:If I want to use neural networks to classify whether someone is sick or not using the indian-diabetes dataset,then I would use this command to initliaze a yaml file:$ igel init -type "classification" -model "NeuralNetwork" -target "sick""""$ igel init
运行该命令之后，当前的工作目录中就有了一个 igel.yaml 文档。你可以检查这个文件并进行修改，也可以一切从头开始。

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在下面这个例子中，作者使用随机森林来判断一个人是否患有糖尿病。他用到的数据集是著名的「Pima Indians Diabetes Database」。
# model definitionmodel:# in the type field, you can write the type of problem you want to solve. Whether regression, classification or clustering# Then, provide the algorithm you want to use on the data. Here I'm using the random forest algorithmtype: classificationalgorithm: RandomForest# make sure you write the name of the algorithm in pascal casearguments:n_estimators: 100# here, I set the number of estimators (or trees) to 100max_depth: 30# set the max_depth of the tree# target you want to predict# Here, as an example, I'm using the famous indians-diabetes dataset, where I want to predict whether someone have diabetes or not.# Depending on your data, you need to provide the target(s) you want to predict heretarget:- sick
注意，作者将 n_estimators 和 max_depth 传递给了模型，用作模型的附加参数。如果你不提供参数，模型就会使用默认参数。你不需要记住每个模型的参数。相反，你可以在终端运行 igel models 进入交互模式。在交互模式下，系统会提示你输入你想要使用的模型以及你想要解决的问题的类型。接下来， Igel 将展示出有关模型的信息和链接。通过该链接，你可以看到可用参数列表以及它们的使用方法。
igel 的使用方式应该是从终端（igel CLI）：
在终端运行以下命令来拟合 / 训练模型，你需要提供数据集和 yaml 文件的路径。
$ igel fit --data_path 'path_to_your_csv_dataset.csv' --yaml_file 'path_to_your_yaml_file.yaml'
# or shorter
$ igel fit -dp 'path_to_your_csv_dataset.csv' -yml 'path_to_your_yaml_file.yaml'"""That's it. Your "trained" model can be now found in the model_results folder(automatically created for you in your current working directory).Furthermore, a description can be found in the description.json file inside the model_results folder."""

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接下来，你可以评估训练 / 预训练好的模型：
$ igel evaluate -dp 'path_to_your_evaluation_dataset.csv'"""This will automatically generate an evaluation.json file in the current directory, where all evaluation results are stored"""

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如果你对评估结果比较满意，就可以使用这个训练 / 预训练好的模型执行预测。分页标题
$ igel predict -dp 'path_to_your_test_dataset.csv'"""This will generate a predictions.csv file in your current directory, where all predictions are stored in a csv file"""

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你可以使用一个「experiment」命令将训练、评估和预测结合到一起：
$ igel experiment -DP "path_to_train_data path_to_eval_data path_to_test_data" -yml "path_to_yaml_file""""This will run fit using train_data, evaluate using eval_data and further generate predictions using the test_data"""

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当然，如果你想写代码也是可以的：
交互模式
交互模式是 v0.2.6 及以上版本中新添加的，该模式可以让你按照自己喜欢的方式写参数。
也就是说，你可以使用 fit、evaluate、predict、experiment 等命令而无需指定任何额外的参数，比如：
igel fit
如果你只是编写这些内容并点击「enter」，系统将提示你提供额外的强制参数。 0.2.5 及以下版本会报错，所以你需要使用 0.2.6 及以上版本。

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如 demo 所示，你不需要记住这些参数， igel 会提示你输入这些内容。具体而言， Igel 会提供一条信息，解释你需要输入哪个参数。括号之间的值表示默认值。
端到端训练示例
项目作者给出了使用 igel 进行端到端训练的完整示例，即使用决策树算法预测某人是否患有糖尿病。你需要创建一个 yaml 配置文件，数据集可以在 examples 文件夹中找到。
拟合 / 训练模型：
model:type: classificationalgorithm: DecisionTree
target:- sick
$ igel fit -dp path_to_the_dataset -yml path_to_the_yaml_file
现在， igel 将拟合你的模型，并将其保存在当前目录下的 model_results 文件夹中。
评估模型：
现在开始评估预训练模型。 Igel 从 model_results 文件夹中加载预训练模型并进行评估。你只需要运行 evaluate 命令并提供评估数据的路径即可。
$ igel evaluate -dp path_to_the_evaluation_dataset
Igel 进行模型评估，并将 statistics/results 保存在 model_results 文件夹中的 evaluation.json 文件中。
预测：
这一步使用预训练模型预测新数据。这由 igel 自动完成，你只需提供预测数据的路径即可。
$ igel predict -dp path_to_the_new_dataset
Igel 使用预训练模型执行预测，并将其保存在 model_results 文件夹中的 predictions.csv 文件中。
高阶用法
你还可以通过在 yaml 文件中提供某些预处理方法或其他操作来执行它们。关于 yaml 配置文件请参考 GitHub 详细介绍。在下面的示例中，将数据拆分为训练集 80％，验证 / 测试集 20％。同样，数据在拆分时会被打乱。
此外，可以通过用均值替换缺失值来对数据进行预处理：
# dataset operationsdataset:split:test_size: 0.2shuffle: Truestratify: default
preprocess: # preprocessing optionsmissing_values: mean# other possible values: [drop, median, most_frequent, constant] check the docs for moreencoding:type: oneHotEncoding# other possible values: [labelEncoding]scale:# scaling optionsmethod: standard# standardization will scale values to have a 0 mean and 1 standard deviation| you can also try minmaxtarget: inputs# scale inputs. | other possible values: [outputs, all] # if you choose all then all values in the dataset will be scaled 分页标题
# model definitionmodel:type: classificationalgorithm: RandomForestarguments:# notice that this is the available args for the random forest model. check different available args for all supported models by running igel helpn_estimators: 100max_depth: 20
# target you want to predicttarget:- sick
然后，可以通过运行 igel 命令来拟合模型：
$ igel fit -dp path_to_the_dataset -yml path_to_the_yaml_file
评估：
$ igel evaluate -dp path_to_the_evaluation_dataset
预测：
$ igel predict -dp path_to_the_new_dataset
参考链接：https://medium.com/@nidhalbacc/machine-learning-without-writing-code-984b238dd890