使用Python在Haskell中编写机器学习程序的案例

在Haskell中使用Python编写机器学习程序是可能的，可以通过Python的外部调用来实现。

下面是一个使用Python库scikit-learn在Haskell中实现线性回归的示例。

首先，我们需要在Haskell中调用Python脚本。可以使用Haskell中的Process模块来实现这一点。

import System.Process (readProcess)

runPythonScript :: String -> [String] -> IO String
runPythonScript scriptPath args = readProcess "python" (scriptPath:args) ""

现在我们创建一个Python脚本来执行线性回归。假设我们的数据文件是csv格式的，具有两列：特征（x）和目标（y）。

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data['x'].values.reshape(-1, 1)
y = data['y'].values

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测
x_new = [[3], [4], [5]]
y_pred = model.predict(x_new)

print(y_pred)

在Haskell中，我们调用上述Python脚本并获取预测结果：

-- 调用Python脚本并获取结果
prediction <- runPythonScript "linear_regression.py" []

最后，我们可以将结果解析为Haskell中的实际值。

-- 解析结果为Haskell中的实际值
let preds = parsePrediction prediction
    parsePrediction str = map read $ words str :: [Double]

完整的Haskell程序如下所示：

module Main where

import System.Process (readProcess)

runPythonScript :: String -> [String] -> IO String
runPythonScript scriptPath args = readProcess "python" (scriptPath:args) ""

main :: IO ()
main = do
  -- 调用Python脚本并获取结果
  prediction <- runPythonScript "linear_regression.py" []

  -- 解析结果为Haskell中的实际值
  let preds = parsePrediction prediction
      parsePrediction str = map read $ words str :: [Double]
  
  -- 打印预测结果
  print preds

通过运行上述Haskell程序，我们可以在控制台中看到线性回归的预测结果。

请注意，这只是一个简单的示例，用于演示在Haskell中使用Python编写的机器学习程序。在实际应用中，可能需要更复杂的数据处理和模型选择等步骤，可以根据具体需求进行相应的修改。