ALiPy 主动学习工具包使用教程

项目介绍

ALiPy 是一个基于 Python 实现的主动学习工具包，由南京航空航天大学计算机科学与技术学院模式分析与机器智能实验室开发并开源。该工具包内置了 20 余种主动学习算法，并提供了数据处理、结果可视化等工具。ALiPy 支持多种主动学习场景，如标注代价敏感、噪声标注者、多标记查询等，用户可以自由地组织自己的项目，不必继承任何接口来实现自己的算法与替换项目中的部件。

项目快速启动

安装 ALiPy

你可以通过 pip 安装 ALiPy：

pip install alipy

或者从源码安装：

git clone https://github.com/NUAA-AL/ALiPy.git
cd ALiPy
python setup.py install

基本使用示例

以下是一个简单的 ALiPy 使用示例，展示了如何加载数据、初始化模型和使用主动学习策略：

import alipy
from alipy import ToolBox

# 初始化工具箱
alibox = ToolBox(X=X_train, y=y_train, X_eval=X_test, y_eval=y_test)

# 划分初始训练集和未标记池
train_idx, unlab_idx = alibox.split_holdout(test_ratio=0.3)

# 初始化主动学习策略
strategy = alibox.get_query_strategy(strategy_name='QueryInstanceUncertainty')

# 初始化分类模型
model = alibox.get_default_model()

# 开始主动学习循环
for round in range(10):
    # 选择样本
    queried_idx = strategy.select(labeled_idx=train_idx, unlabeled_idx=unlab_idx, model=model)
    
    # 更新训练集和未标记池
    train_idx.update(queried_idx)
    unlab_idx.difference_update(queried_idx)
    
    # 训练模型
    model.fit(X=alibox.X[train_idx], y=alibox.y[train_idx])
    
    # 评估模型
    performance = model.evaluate(X=alibox.X_eval, y=alibox.y_eval)
    print(f'Round {round}: {performance}')

应用案例和最佳实践

案例一：噪声标注者环境下的主动学习

在噪声标注者环境下，ALiPy 提供了特定的策略来处理标注的不确定性。以下是一个示例代码：

# 初始化噪声标注者策略
strategy = alibox.get_query_strategy(strategy_name='QueryInstanceNoisyOracles')

# 其他步骤与基本示例相同

案例二：多标记查询

在多标记查询场景中，ALiPy 支持同时查询多个样本进行标注。以下是一个示例代码：

# 初始化多标记查询策略
strategy = alibox.get_query_strategy(strategy_name='QueryInstanceMultiLabel')

# 其他步骤与基本示例相同

典型生态项目

1. PyRelationAL

PyRelationAL 是一个高效构建主动学习管道的 Python 库，与 ALiPy 结合使用可以进一步提升主动学习的效率和灵活性。

2. sklearn

ALiPy 支持与 sklearn 中的分类模型无缝集成，用户可以使用 SVM、随机森林等模型进行主动学习实验。

3. TensorFlow

对于深度学习模型，ALiPy 也支持与 TensorFlow 集成，用户可以使用深度神经网络进行主动学习。

通过以上模块的介绍和示例代码，用户可以快速上手并深入了解 ALiPy 主动学习工具包的使用和应用场景。