【源码】基于Python的集成学习框架Cuber

项目简介

Cuber是一个用于开发各种集成学习算法的集成学习框架，具备灵活动态可配置的特性。它由控制引擎、计算引擎和调度引擎三大模块构成，其中控制引擎依托networkx的有向无环图技术，在运行时加载，且以计算引擎和调度引擎为基础。计算引擎支持Ray、Dask，调度引擎支持Kahn算法。

项目的主要特性和功能

1. 高度灵活配置：支持灵活动态可配置，能根据不同需求对算法进行调整。
2. 分布式计算支持：计算引擎支持Ray、Dask，天然支持分布式计算，提升处理效率。
3. 智能任务调度：调度引擎采用Kahn算法，可有效管理任务调度。
4. 代码质量提升：大量运用元编程技术，提高代码的灵活性、可读性和维护质量。
5. 便捷API设计：采用三级API设计，方便不同水平的使用者操作。

安装使用步骤

安装

若已下载项目源码文件，由于Cuber采用Python开发，支持Pythonic风格的各种管理器，可使用以下命令安装： bash $ pip install cuber-0.1-xxxxxxxxxxxx.whl

使用

Cuber的使用主要分为以下三步： 1. 初始化实例：初始化cuber实例，加载计算引擎和调度引擎，获取cuber控制器实例。示例代码如下： ```python from cuber.interface import Cube import time

cuber = Cube(cuber_runner='ray', cuber_runner_address='ray://192.168.1.51:10001', cuber_scheduler='kahn')

cuber_controller = cuber.get_cuber_controller() 2. **注册函数**：使用装饰器注册目标节点的函数。示例如下：python @cuber_controller.register(controller_obj=cuber_controller) def test_a(): time.sleep(10) print(2) return 'a' 3. **执行任务**：调用cuber控制器执行。示例如下：python exec_result = cuber_controller.execute() ```

下载地址

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