Python在Haskell中的机器学习框架案例

在Haskell中，Python的机器学习框架可以通过使用Haskell的Foreign Function Interface（FFI）来调用。FFI允许Haskell代码与其他语言的函数进行交互，包括调用Python的函数和数据结构。

一个常见的Python的机器学习框架是scikit-learn。scikit-learn是一个流行的开源机器学习库，提供了许多常见的机器学习算法和工具。下面是一个使用Haskell调用scikit-learn库的示例。

首先，你需要安装scikit-learn库和Haskell的FFI工具。在Haskell中，你可以使用Cabal或Stack来管理依赖项。在命令行中执行以下命令来安装依赖项：

$ cabal install scikit-learn

接下来，你需要编写一个Haskell的包装器来调用Python的函数。在Haskell中，你可以使用hpython库来实现这一点。首先，在你的Haskell代码中引入hpython模块：

import Language.Python.Common
import Language.Python.Parse

import qualified Language.Python.Common.Pretty as Pretty
import Data.Either (fromRight)

然后，你可以使用Language.Python.Common.Parse模块来解析Python代码，并使用Language.Python.Common.Pretty模块来将Python代码转换回字符串。下面是一个简单的例子，演示如何调用Python的scikit-learn库中的一个机器学习算法：

import qualified Language.Python as Python

runPythonScript :: String -> IO (Either String String)
runPythonScript script = do
  let parsed = fromRight [] $ parseModule script
  let printed = Pretty.prettyText 80 parsed
  case Python.assertModule parsed of
    Right _ -> do
      output <- Python.evalExpr printed
      return $ Right $ Python.stringOutput output
    Left err -> return $ Left $ show err

main :: IO ()
main = do
  result <- runPythonScript "from sklearn.datasets import load_iris; from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier; clf = RandomForestClassifier(); iris = load_iris(); X, y = iris.data, iris.target; clf.fit(X, y); clf.predict(X[:1, :])"
  case result of
    Right output -> print output
    Left err -> putStrLn err

在上面的示例中，我们首先从scikit-learn库导入所需的模块和函数。然后，我们创建一个RandomForestClassifier对象，并使用load_iris函数加载示例数据。接下来，我们使用fit方法训练模型，并使用predict方法预测一个输入样本的标签。最后，我们打印输出结果。

这只是一个简单的例子，演示了如何在Haskell中使用Python的机器学习框架。你可以根据自己的需求将其扩展为更复杂的应用程序。通过使用Haskell的强类型系统和Python的丰富生态系统，你可以充分利用两种语言的优势，构建出更强大和可靠的机器学习应用程序。