Gambas 语言机器学习分类示例
Gambas 是一种开源的、基于 Delphi 的编程语言，它提供了丰富的库和工具，使得开发者可以轻松地创建跨平台的桌面应用程序。尽管 Gambas 主要用于桌面应用开发，但也可以通过调用外部库来实现机器学习功能。本文将围绕 Gambas 语言，通过一个简单的机器学习分类示例，展示如何使用 Gambas 进行数据预处理、模型训练和分类预测。
Gambas 简介
Gambas 提供了类似于 Delphi 的语法和编程模型，使得开发者可以快速上手。它支持面向对象编程，具有丰富的标准库和扩展库，可以轻松地访问文件系统、网络、数据库等资源。Gambas 的特点如下：
- 跨平台：支持 Windows、Linux、macOS 等操作系统。
- 开源：遵循 LGPLv3 许可协议。
- 易于学习：语法简洁，易于上手。
- 强大的库支持：提供丰富的标准库和扩展库。
机器学习分类示例
在这个示例中，我们将使用 Gambas 调用 Python 的机器学习库 Scikit-learn 来实现一个简单的分类任务。我们将使用鸢尾花（Iris）数据集，这是一个经典的机器学习数据集，包含 150 个样本，每个样本有 4 个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）和 3 个类别标签。
1. 数据预处理
我们需要将数据集加载到 Gambas 中，并进行预处理。预处理包括数据清洗、特征缩放等步骤。
gambas
Imports System
Imports System.IO
Imports System.Collections.Generic
Imports Python.Runtime
Public Class DataPreprocessing
Public Shared Sub Main()
Dim py As New Python()
py.Exec("from sklearn import datasets")
py.Exec("iris = datasets.load_iris()")
Dim features As Object = py.GetAttr("iris", "data")
Dim labels As Object = py.GetAttr("iris", "target")
' 特征缩放
py.Exec("from sklearn.preprocessing import StandardScaler")
py.Exec("scaler = StandardScaler()")
py.Exec("features_scaled = scaler.fit_transform(features)")
' 将 Python 对象转换为 Gambas 数组
Dim featuresArray As Array = ConvertToGambasArray(features_scaled)
Dim labelsArray As Array = ConvertToGambasArray(labels)
' 打印缩放后的特征
For Each feature As Double In featuresArray
Print(feature)
Next
End Sub
Private Shared Function ConvertToGambasArray(ByVal pyArray As Object) As Array
Dim length As Integer = pyArray.GetAttr("shape").GetItem(0)
Dim array As Array = New Double(length - 1) {}
For i As Integer = 0 To length - 1
array(i) = pyArray.GetItem(i)
Next
Return array
End Function
End Class
2. 模型训练
接下来，我们将使用 Scikit-learn 的逻辑回归模型对数据进行训练。
gambas
Imports System
Imports System.IO
Imports System.Collections.Generic
Imports Python.Runtime
Public Class ModelTraining
Public Shared Sub Main()
Dim py As New Python()
py.Exec("from sklearn.linear_model import LogisticRegression")
' 创建逻辑回归模型
py.Exec("model = LogisticRegression()")
' 训练模型
py.Exec("model.fit(features_scaled, labels)")
' 打印模型参数
Print("Model parameters:")
Print(py.GetAttr("model", "coef_"))
Print(py.GetAttr("model", "intercept_"))
End Sub
End Class
3. 分类预测
我们将使用训练好的模型对新的数据进行分类预测。
gambas
Imports System
Imports System.IO
Imports System.Collections.Generic
Imports Python.Runtime
Public Class Classification
Public Shared Sub Main()
Dim py As New Python()
py.Exec("from sklearn import datasets")
py.Exec("iris = datasets.load_iris()")
Dim testFeatures As Object = py.GetAttr("iris", "data")[:, 0:2] ' 使用前两个特征作为测试数据
Dim testLabels As Object = py.GetAttr("iris", "target")[:, 0:2]
' 使用训练好的模型进行预测
py.Exec("predictions = model.predict(testFeatures)")
' 将 Python 对象转换为 Gambas 数组
Dim predictionsArray As Array = ConvertToGambasArray(predictions)
' 打印预测结果
For i As Integer = 0 To predictionsArray.Length - 1
Print("Sample " & i & ": " & predictionsArray(i))
Next
End Sub
End Class
总结
本文通过一个简单的机器学习分类示例，展示了如何使用 Gambas 调用 Python 的 Scikit-learn 库进行数据预处理、模型训练和分类预测。虽然 Gambas 不是专门用于机器学习的编程语言，但通过调用外部库，我们可以轻松地实现机器学习功能。随着 Gambas 的发展，相信未来会有更多与机器学习相关的库和工具出现，为 Gambas 开发者提供更多便利。
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