在这篇文章中，我们将使用Rust的Linfa库和Polars库来实现机器学习中的线性回归算法。
Linfa crate旨在提供一个全面的工具包来使用Rust构建机器学习应用程序。
Polars是一个基于Apache Arrow内存模型的Rust DataFrame库。Apache Arrow提供了高效的列数据结构，并逐渐成为事实上的标准。
在下面的例子中，我们使用一个糖尿病数据集来训练线性回归算法。
使用以下命令创建一个Rust新项目：
cargo new machine_learning_linfa
在Cargo.toml文件中加入以下依赖项：
[dependencies]linfa = "0.7.0"linfa-linear = "0.7.0"ndarray = "0.15.6"polars = { version = "0.35.4", features = ["ndarray"]}在项目根目录下创建一个diabetes_file.csv文件，将数据集写入文件。
AGESEX BMI BPS1S2S3S4S5S6Y592 32.1101 157 93.2384 4.859887151481 21.687183 103.2 703 3.89186975722 30.593156 93.6414 4.672885141241 25.384198 131.4 405 4.890389206501 23101 192 125.4 524 4.290580135231 22.689139 64.8612 4.18976897362 2290160 99.6503 3.951282138662 26.2114 255 185 564.554.24859263602 32.183179 119.4 424 4.477394110.............
数据集从这里下载：https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.tab.txt
在src/main.rs文件中写入以下代码：
use linfa::prelude::*;use linfa::traits::Fit;use linfa_linear::LinearRegression;use ndarray::{ArrayBase, OwnedRepr};use polars::prelude::*; // Import polarsfn main() -> Result> {// 将制表符定义为分隔符let separator = b'\t';let df = polars::prelude::CsvReader::from_path("./diabetes_file.csv")?.infer_schema(None).with_separator(separator).has_header(true).finish()?;println!("{:?}", df);// 提取并转换目标列let age_series = df.column("AGE")?.cast(&DataType::Float64)?;let target = age_series.f64()?;println!("Creating features dataset");let mut features = df.drop("AGE")?;// 遍历列并将每个列强制转换为Float64for col_name in features.get_column_names_owned() {let casted_col = df.column(&col_name)?.cast(&DataType::Float64).expect("Failed to cast column");features.with_column(casted_col)?;}println!("{:?}", df);let features_ndarray: ArrayBase<ownedrepr>, _> =features.to_ndarray::<float64type>(IndexOrder::C)?;let target_ndarray = target.to_ndarray()?.to_owned();let (dataset_training, dataset_validation) =Dataset::new(features_ndarray, target_ndarray).split_with_ratio(0.80);// 训练模型let model = LinearRegression::default().fit(&dataset_training)?;// 预测let pred = model.predict(&dataset_validation);// 评价模型let r2 = pred.r2(&dataset_validation)?;println!("r2 from prediction: {}", r2);Ok(())}</float64type></ownedrepr>执行cargo run，运行结果如下：
shape: (442, 11)┌─────┬─────┬──────┬───────┬───┬──────┬────────┬─────┬─────┐│ AGE ┆ SEX ┆ BMI┆ BP┆ … ┆ S4 ┆ S5 ┆ S6┆ Y ││ --- ┆ --- ┆ ---┆ --- ┆ ┆ ---┆ ---┆ --- ┆ --- ││ i64 ┆ i64 ┆ f64┆ f64 ┆ ┆ f64┆ f64┆ i64 ┆ i64 │╞═════╪═════╪══════╪═══════╪═══╪══════╪════════╪═════╪═════╡│ 59┆ 2 ┆ 32.1 ┆ 101.0 ┆ … ┆ 4.0┆ 4.8598 ┆ 87┆ 151 ││ 48┆ 1 ┆ 21.6 ┆ 87.0┆ … ┆ 3.0┆ 3.8918 ┆ 69┆ 75││ 72┆ 2 ┆ 30.5 ┆ 93.0┆ … ┆ 4.0┆ 4.6728 ┆ 85┆ 141 ││ 24┆ 1 ┆ 25.3 ┆ 84.0┆ … ┆ 5.0┆ 4.8903 ┆ 89┆ 206 ││ … ┆ … ┆ …┆ … ┆ … ┆ …┆ …┆ … ┆ … ││ 47┆ 2 ┆ 24.9 ┆ 75.0┆ … ┆ 5.0┆ 4.4427 ┆ 102 ┆ 104 ││ 60┆ 2 ┆ 24.9 ┆ 99.67 ┆ … ┆ 3.77 ┆ 4.1271 ┆ 95┆ 132 ││ 36┆ 1 ┆ 30.0 ┆ 95.0┆ … ┆ 4.79 ┆ 5.1299 ┆ 85┆ 220 ││ 36┆ 1 ┆ 19.6 ┆ 71.0┆ … ┆ 3.0┆ 4.5951 ┆ 92┆ 57│└─────┴─────┴──────┴───────┴───┴──────┴────────┴─────┴─────┘Creating features datasetshape: (442, 11)┌─────┬─────┬──────┬───────┬───┬──────┬────────┬─────┬─────┐│ AGE ┆ SEX ┆ BMI┆ BP┆ … ┆ S4 ┆ S5 ┆ S6┆ Y ││ --- ┆ --- ┆ ---┆ --- ┆ ┆ ---┆ ---┆ --- ┆ --- ││ i64 ┆ i64 ┆ f64┆ f64 ┆ ┆ f64┆ f64┆ i64 ┆ i64 │╞═════╪═════╪══════╪═══════╪═══╪══════╪════════╪═════╪═════╡│ 59┆ 2 ┆ 32.1 ┆ 101.0 ┆ … ┆ 4.0┆ 4.8598 ┆ 87┆ 151 ││ 48┆ 1 ┆ 21.6 ┆ 87.0┆ … ┆ 3.0┆ 3.8918 ┆ 69┆ 75││ 72┆ 2 ┆ 30.5 ┆ 93.0┆ … ┆ 4.0┆ 4.6728 ┆ 85┆ 141 ││ 24┆ 1 ┆ 25.3 ┆ 84.0┆ … ┆ 5.0┆ 4.8903 ┆ 89┆ 206 ││ … ┆ … ┆ …┆ … ┆ … ┆ …┆ …┆ … ┆ … ││ 47┆ 2 ┆ 24.9 ┆ 75.0┆ … ┆ 5.0┆ 4.4427 ┆ 102 ┆ 104 ││ 60┆ 2 ┆ 24.9 ┆ 99.67 ┆ … ┆ 3.77 ┆ 4.1271 ┆ 95┆ 132 ││ 36┆ 1 ┆ 30.0 ┆ 95.0┆ … ┆ 4.79 ┆ 5.1299 ┆ 85┆ 220 ││ 36┆ 1 ┆ 19.6 ┆ 71.0┆ … ┆ 3.0┆ 4.5951 ┆ 92┆ 57│└─────┴─────┴──────┴───────┴───┴──────┴────────┴─────┴─────┘r2 from prediction: 0.15937814745521017
对于优先考虑快速迭代和快速原型的数据科学家来说，Rust的编译时间可能是令人头疼的问题。Rust的强静态类型系统虽然有利于确保类型安全和减少运行时错误，但也会在编码过程中增加一层复杂性。
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