maciejkula/rustlearn

#### 產品特色

* 支援密集與稀疏陣列資料
* 提供多種機器學習模型（如邏輯回歸、支持向量機器、決策樹、隨機森林、因子分解機器）
* 支持密集與稀疏資料的訓練與預測
* 提供跨驗證（k-fold、shuffle split）與評估指標（如準確率、ROC AUC、DCG、NDCG、MAE、MSE）
* 支援並行模型訓練與預測

#### 主要功能、特點

這是一個專門為Rust語言設計的機器學習庫，提供多種機器學習模型和相關功能。庫內涵蓋密集與稀疏陣列資料的處理，支援多種機器學習算法（如邏輯回歸、支持向量機器、決策樹、隨機森林、因子分解機器）的訓練與預測。同時，庫也提供跨驗證（k-fold、shuffle split）與評估指標（如準確率、ROC AUC、DCG、NDCG、MAE、MSE）的實現。此外，庫還支援並行模型訓練與預測，提升計算效率。

#### 指令

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# 無常用指令（自動生成）
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