strata-mojo

Strata是一个用Mojo编写的机器学习和线性代数库，旨在提供与scikit-learn兼容的估计器，并具备原生SIMD和LAPACK加速。它涵盖了广泛的机器学习领域：线性模型（LinearRegression、Ridge、Lasso、ElasticNet、LogisticRegression、SGD）、支持向量机（LinearSVC、LinearSVR）、朴素贝叶斯（GaussianNB、MultinomialNB、BernoulliNB、ComplementNB）、决策树和集成方法（RandomForest、HistGradientBoosting）、聚类（KMeans、MiniBatchKMeans、DBSCAN）、最近邻（KNeighbors、KDTree）、分解（PCA、TruncatedSVD）、预处理（缩放器、编码器、填充器、多项式特征）、模型选择（交叉验证、网格/随机搜索）以及评估指标。该库提供了稠密和稀疏矩阵容器（Matrix、CSRMatrix、CSCMatrix）、用于模型持久化的零拷贝二进制序列化，以及可组合的Pipeline结构。性能基准测试报告显示，在标准工作负载下，其速度比scikit-learn快1.1倍到3倍，同时保持逐位数学一致性。可通过Pixi从Prefix.dev上的Modular Community频道进行安装。该库支持两种执行模式：零外部依赖的纯Mojo例程，以及用于高级线性代数运算（如SVD、QR、Cholesky和特征值分解）的LAPACK/BLAS加速求解器。