xLearn机器学习库：安装与实践指南

在机器学习的领域里，不乏优秀的库和框架，如scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等。然而，xLearn以其独特的优势，在处理特定类型的数据和问题时显得尤为出色。特别是对于那些需要处理大规模稀疏数据集的用户，如点击率预测（CTR）、推荐系统和反欺诈检测，xLearn提供了一个高效、易于使用的解决方案。

xlearn 是一个开源的机器学习库，专注于提供高效、灵活的算法来处理大规模稀疏数据。特别适用于点击率预测（CTR）、推荐系统、欺诈检测等场景。xlearn 的主要特点包括：

• 算法支持：xlearn 支持多种流行的机器学习算法，包括线性模型（如线性回归、逻辑回归）、因子分解机（FM）、场感知因子分解机（FFM）等。
• 稀疏数据优化：xlearn 专门为处理稀疏数据（如大量的零值特征）进行了优化，这在处理诸如用户-物品交互数据时非常有用。
• 高性能：xlearn 使用了并行计算技术，包括多线程和GPU加速，可以快速处理大规模数据集。
• 易于使用：xlearn 提供了简洁的Python API，使得模型的训练和预测变得非常简单。用户可以通过几行代码就完成模型的设置和训练。
• 交叉验证：xlearn 支持交叉验证功能，帮助用户评估模型的泛化能力。
• 模型保存与加载：训练好的模型可以保存到文件中，并在需要时重新加载，方便模型的部署和后续的预测。
• 命令行工具：xlearn 还提供了一个命令行工具，使得用户可以在不写代码的情况下训练和预测模型。

安装

源码安装

git clone https://github.com/aksnzhy/xlearn.git

cd xlearn
mkdir build
cd build
cmake ../
make

如果编译成功，将在 build 文件夹下看到 xlearn_train 和 xlearn_predict 这两个可执行文件。可以通过如下命令检查 xLearn 是否安装成功:

./run_example.sh

常见问题：

• 编译错误：确保您的系统上安装了CMake和GCC或Clang。
• 缺少依赖：安装所需的依赖库，如OpenMP（用于多线程）。

pip安装

pip install xlearn

安装后，在Python中执行：

import xlearn as xl


xl.hello()

-------------------------------------------------------------------------
         _
        | |
   __  _| |     ___  __ _ _ __ _ __
   \ \/ / |    / _ \/ _` | '__| '_ \
    >  <| |___|  __/ (_| | |  | | | |
   /_/\_\_____/\___|\__,_|_|  |_| |_|

      xLearn   -- 0.44 Version --
-------------------------------------------------------------------------

API列表

命令行接口

• 训练

xlearn_train <train_file_path> [OPTIONS]

参数选项:

参数	描述	示例
-s <type>	机器学习模型类型（默认为 0）	对于分类任务： 0 – 线性模型 (GLM) 1 – 因子分解机 (FM) 2 – 面向字段的因子分解机 (FFM) 对于回归任务： 3 – 线性模型 (GLM) 4 – 因子分解机 (FM) 5 – 面向字段的因子分解机 (FFM)
-x <metric>	指标	可以是 ‘acc’、‘prec’、‘recall’、‘f1’、‘auc’（用于分类），以及 ‘mae’、‘mape’、‘rmsd (rmse)’（用于回归）。默认情况下，xLearn 不会打印任何评估指标信息（只打印损失值）
-p <opt_method>	选择优化方法	包括 ‘sgd’、‘adagrad’ 和 ‘ftrl’。默认情况下，xLearn 使用 ‘adagrad’ 优化方法
-v <validate_file>	验证数据的路径	此选项默认为空，xLearn 将不执行验证过程
-m <model_file>	模型转储文件的路径	默认情况下，模型文件名为 ‘train_file’ + ‘.model’。如果将此值设置为 ‘none’，则 xLearn 将不会转储模型检查点
-pre <pre-model>	预训练模型的路径	可用于在线学习
-t <txt_model_file>	TEXT 模型检查点文件的路径	默认情况下不设置此选项，xLearn 将不会转储 TEXT 模型。
-l <log_file>	日志文件的路径	默认情况下，xLearn 使用 ‘/tmp/xlearn_log.*’
-k <number_of_K>	FM 和 FFM 任务使用的潜在因子数量	默认使用 4。当将 k 设置为 1 和 4 时，将获得相同的模型大小。这是因为使用 SSE 指令，内存需要对齐。因此，即使将 k 设置为 1，仍然会从 k = 2 到 4 填充一些虚拟的零
-r <learning_rate>	优化方法的学习率	默认为 0.2，xLearn 可以使用自适应梯度下降（AdaGrad）来解决优化问题，如果选择 AdaGrad 方法，学习率将自适应更改
-b <lambda_for_regu>	L2 正则项的 Lambda	默认为 0.00002，可以通过将此值设置为零来禁用正则项
-alpha	ftrl 使用的超参数
-beta	:ftrl 使用的超参数
-lambda_1	ftrl 使用的超参数
-lambda_2	ftrl 使用的超参数
-u <model_scale>	用于初始化模型参数的超参数	默认为 0.66
-e <epoch_number>	训练过程的 epoch 数	默认为 10，xLearn 将默认执行提前停止，因此此值只是一个上限
-f <fold_number>	用于交叉验证的折数	如果设置了 --cv 选项就是该数，默认为5
-nthread <thread_number>	用于多线程无锁学习（Hogwild!）的线程数
-block <block_size>	用于磁盘上的训练的块大小
-sw <stop_window>	用于提前停止的停止窗口的大小	默认为 2
-seed <random_seed>	用于洗牌数据集的随机种子
--disk	开启用于大规模机器学习问题的磁盘上的训练
--cv	在训练任务中开启交叉验证	如果使用此选项，xLearn 将忽略验证文件（由 -t 选项设置）
--dis-lock-free	禁用无锁训练	无锁训练可以加速训练，但结果是不确定的，建议在训练数据较大且稀疏使用

• 预测

xlearn_predict <test_file_path> <model_file_path> [OPTIONS]

参数选项:

参数	描述	示例
-o <output_file>	输出文件的路径	默认情况下，此值将设置为 ‘test_file’ + ‘.out’
-l <log_file_path>	日志文件的路径	默认情况下，xLearn 使用 ‘/tmp/xlearn_log’
-nthread <thread number>	用于多线程无锁学习（Hogwild!）的线程数
-block <block_size>	用于磁盘上的预测的块大小
--sign	将输出结果转换为 0 和 1
--sigmoid	将输出结果转换为 0 ~ 1（概率）
--disk	磁盘上的预测
--no-norm	禁用逐实例的规范化	默认情况下，xLearn 在训练和预测过程中都会使用逐实例的规范化

Python接口

• API列表

import xlearn as xl      # 导入 xLearn 包

# 这部分是关于数据的
# X 是特征数据，可以是 pandas DataFrame 或 numpy.ndarray，
# y 是标签，默认为 None，可以是 pandas DataFrame\Series、数组或列表，
# field_map 是特征的字段映射，默认为 None，可以是 pandas DataFrame\Series、数组或列表
dmatrix = xl.DMatrix(X, y, field_map)

model = create_linear()  # 创建线性模型。

model = create_fm()      # 创建因子分解机。

model = create_ffm()     # 创建基于字段的因子分解机。

model.show()             # 显示模型信息。

model.fit(param, "model_path")   # 训练模型。

model.cv(param)    # 执行交叉验证。

# 用户可以选择以下两者之一
model.predict("model_path", "output_path")  # 进行预测，将结果输出到文件，返回 None。
model.predict("model_path")                 # 进行预测，通过 numpy.ndarray 返回结果。

# 用户可以选择以下两者之一
model.setTrain("data_path")      # 为 xLearn 从文件中设置训练数据。
model.setTrain(dmatrix)          # 为 xLearn 从 DMatrix 设置训练数据。

# 用户可以选择以下两者之一
# 注意：此验证类型必须与训练一致
# 也就是说，如果从文件设置了训练，必须从文件设置验证
model.setValidate("data_path")   # 为 xLearn 从文件中设置验证数据。
model.setValidate(dmatrix)       # 为 xLearn 从 DMatrix 设置验证数据。

# 用户可以选择以下两者之一
model.setTest("data_path")       # 为 xLearn 从文件中设置测试数据。
model.setTest(dmatrix)           # 为 xLearn 从 DMatrix 设置测试数据。

model.setQuiet()    # 设置 xLearn 为静默训练模型。

model.setOnDisk()   # 设置 xLearn 使用磁盘上的训练。

model.setNoBin()    # 不为训练和测试数据生成二进制文件。

model.setSign()     # 将预测转换为 0 和 1。

model.setSigmoid()  # 将预测转换为 (0, 1)。

model.disableNorm()  # 禁用逐实例规范化。

model.disableLockFree()   # 禁用无锁训练。

model.disableEarlyStop()  # 禁用早停。

• 超参数列表

参数名	类型	描述	适用任务
task	字符串	模型任务类型，‘binary’ 表示二分类，‘reg’ 表示回归。	所有
metric	字符串	评估指标，分类任务可选 ‘acc’、‘prec’、‘recall’、‘f1’、‘auc’，回归任务可选 ‘mae’、‘mape’、‘rmse’、‘rmsd’。	所有
lr	浮点数	学习率。	所有
lambda	浮点数	L2正则化系数。	所有
k	整数	FM 和 FFM 的潜在因子个数。	FM、FFM
init	浮点数	模型初始化参数。	所有
alpha	浮点数	FTRL 优化的超参数。	FTRL
beta	浮点数	FTRL 优化的超参数。	FTRL
lambda_1	浮点数	FTRL 优化的超参数。	FTRL
lambda_2	浮点数	FTRL 优化的超参数。	FTRL
nthread	整数	CPU 核心数，用于多线程计算。	所有
epoch	整数	训练轮数。	所有
fold	整数	交叉验证的折数。	交叉验证
opt	字符串	优化方法，可选 ‘sgd’、‘adagrad’、‘ftrl’。	所有
stop_window	整数	早停的窗口大小。	所有
block_size	整数	磁盘训练的块大小。	磁盘训练

实践样例

Criteo 在线广告预估

Kaggle 预测广告是否会被用户点击

在这个样例中，将使用xLearn来解决一个经典的机器学习问题：在线广告预估。给定一个用户和正在访问的页面，点击给定广告的概率是多少？我们将使用Criteo提供的数据集来训练和测试我们的模型。
python

样例数据在： https://github.com/aksnzhy/xlearn/demo/classification/criteo_ctr/，代码如下：

import xlearn as xl

# 训练任务
ffm_model = xl.create_ffm()  # 使用场感因式分解机
ffm_model.setTrain("./small_train.txt")  # 训练数据
ffm_model.setValidate("./small_test.txt")  # 验证数据

# 参数：
#  0. 二元分类
#  1. 学习率：0.2
#  2. 正则化 lambda：0.002
#  3. 评估指标：准确率
param = {'task': 'binary', 'lr': 0.2, 'lambda': 0.002, 'metric': 'acc'}

# 开始训练
# 训练得到的模型将保存在 model.out 文件中
ffm_model.fit(param, './model.out')

# 预测任务
ffm_model.setTest("./small_test.txt")  # 测试数据
ffm_model.setSigmoid()  # 将输出转换为 0-1

# 开始预测
# 输出结果将保存在 output.txt 文件中
ffm_model.predict("./model.out", "./output.txt")

蘑菇分类

数据集来自 UCI Machine Learning Repositpry

蘑菇分类是一个经典的二分类问题，从UCI机器学习数据集中获取数据。在这个问题中，将使用线性模型来预测蘑菇是否可食用。

样例数据在： https://github.com/aksnzhy/xlearn/demo/classification/mushroom/.

代码如下：

# 导入 xlearn 库
import xlearn as xl

# 训练任务
linear_model = xl.create_linear()  # 使用线性模型
linear_model.setTrain("./agaricus_train.txt")  # 训练数据
linear_model.setValidate("./agaricus_test.txt")  # 验证数据

# 参数:
#  0. 二分类任务
#  1. 学习率: 0.2
#  2. 正则化 lambda: 0.002
#  3. 评估指标: 准确度
#  4. 使用 sgd 优化方法
param = {'task': 'binary', 'lr': 0.2,
         'lambda': 0.002, 'metric': 'acc',
         'opt': 'sgd'}

# 开始训练
# 训练好的模型将保存在 model.out 文件中
linear_model.fit(param, './model.out')

# 预测任务
linear_model.setTest("./agaricus_test.txt")  # 测试数据
linear_model.setSigmoid()  # 将输出转换为 0-1

# 开始预测
# 预测结果将保存在 output.txt 文件中
linear_model.predict("./model.out", "./output.txt")

泰塔尼克生还预测

在这个挑战中，将使用xLearn来解决泰塔尼克生还预测问题。将使用Kaggle提供的数据集来训练和测试模型。（Kaggle链接）

样例数据在： https://github.com/aksnzhy/xlearn/demo/classification/titanic/.

代码如下：

import xlearn as xl

# 训练任务
fm_model = xl.create_fm()  # 使用因子分解机
fm_model.setTrain("./titanic_train.txt")  # 训练数据

# 参数:
#  0. 二分类任务
#  1. 学习率: 0.2
#  2. Lambda: 0.002
#  3. 评估指标: 准确率
param = {'task':'binary', 'lr':0.2, 'lambda':0.002, 'metric':'acc'}

# 使用交叉验证
fm_model.cv(param)

房价预测

在这个挑战中，将使用xLearn来解决房价预测回归问题。将使用Kaggle提供的数据集来训练和测试模型。数据来自 Kaggle

样例数据在： https://github.com/aksnzhy/xlearn/demo/regression/house_price/.

代码如下：

import xlearn as xl

# 训练任务
ffm_model = xl.create_fm()  # 使用因子分解机
ffm_model.setTrain("./house_price_train.txt")  # 训练数据

# 参数：
#  0. 二元任务
#  1. 学习率: 0.2
#  2. 正则项 lambda: 0.002
#  4. 评价指标: rmse
param = {'task':'reg', 'lr':0.2, 'lambda':0.002, 'metric':'rmse'}

# 使用交叉验证
ffm_model.cv(param)

更新信息

自xLearn停止更新以来，可以看到市面上有许多新的机器学习库和框架的出现，它们提供了更多的功能和更好的性能。然而，尽管xLearn不再得到官方的支持，它在处理大规模稀疏数据方面仍然有其独特的价值和优势。

替代方案

• scikit-learn：这是一个广泛使用的机器学习库，提供了大量的算法和工具，适用于各种机器学习任务
• TensorFlow：这是一个由Google开发的深度学习框架，适用于复杂的神经网络模型
• PyTorch：另一个流行的深度学习框架，以其动态计算图和易用性而闻名
• LightGBM：这是一个由微软开发的高效的梯度增强框架，特别适合于分类和回归任务

xLearn的价值

尽管有新的工具出现，xLearn仍然在某些特定场景中具有价值，特别是在以下方面：

• 处理稀疏数据：xLearn专门为处理稀疏数据（如大量的零值特征）进行了优化，这在处理诸如用户-物品交互数据时非常有用
• 高效性：xLearn使用了并行计算技术，包括多线程和GPU加速，可以快速处理大规模数据集
• 易于使用：xLearn提供了简洁的Python API，使得模型的训练和预测变得非常简单

尽管xLearn不再得到官方的支持，但它在处理大规模稀疏数据方面仍然有其独特的价值和优势。对于那些已经在使用xLearn或者想要探索其功能的用户来说，继续使用它仍然是一个可行的选择。同时，也可以考虑探索其他库，以利用它们提供的最新功能和性能改进。

参考

• https://xlearn-doc-cn.readthedocs.io/en/latest/all_api/index.html
• 深入FFM原理与实践(美团技术团队)
• 一文读懂FM算法优势，并用python实现
• Introductory Guide – Factorization Machines & their application on huge datasets (with codes in Python)
• 简单高效的组合特征自动挖掘框架