rust-ml/linfa

何を解決するか

Linfa は Rust での機械学習アプリケーション構築のための包括的なツールキットを提供します。Python の scikit-learn の機能を Rust エコシステムに持ち込むことを目指し、一般的な前処理タスクや古典的機械学習アルゴリズムを標準化された方法で扱えるようにします。

動作方法

Linfa は、それぞれが特定の機械学習カテゴリに焦点を当てたサブパッケージのコレクションとして構成されています。教師あり学習（決定木や SVM など）、教師なし学習（K-Means や DBSCAN など）、および基本的な前処理ツール（PCA や正規化など）の実装を提供します。パフォーマンスが重要な線形代数処理には、デフォルトで純粋な Rust 実装を使用しますが、OpenBLAS や Intel MKL などの外部 BLAS/LAPACK バックエンドに切り替えることも可能です。

対象ユーザー

Rust 環境内で古典的機械学習ワークフローを実装したい開発者向けです。Rust の安全性とパフォーマンスの利点を活かせます。

特徴

• 広範なアルゴリズムサポート: ナイーブベイズ、ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、サポートベクターマシンを含む。
• クラスタリング & 次元削減: K-Means、t-SNE、主成分分析（PCA）をサポート。
• 柔軟なバックエンド: 純粋な Rust 線形代数または高性能な外部 BLAS/LAPACK ライブラリの両方をサポート。
• Web 向け互換性: wasm-bindgen 機能を備えており、WASM を通じてブラウザで実行可能。