TubeML，一个允许灵活的 ML 管道、模型验证和模型检查的包
项目描述
一个允许灵活的 ML 管道、模型验证和模型检查的包。
该项目开始生产为 Kaggle 比赛编写的代码，主要是为了方便创建灵活的处理和建模管道。一切都是围绕 scikit-learn 转换器和方法构建的，但可以将该概念扩展到其他 ML 包。
TubeML的管道组件灵活的主要特点是它始终保留 pandas DataFrame 结构，因此可以很容易地在管道中创建一个特征并在网格搜索中对其进行测试。
安装
依赖项
TubeML 要求：
Python (>= 3.10)
Matplotlib (>= 3.6.0)
NumPy (>= 1.23.3)
熊猫 (>= 1.5.0)
Scikit-Learn (>= 1.1.2)
Seaborn (>= 0.12.0)
用户安装
如果您已经安装了 pandas 和 sklearn，安装 scikit-learn 的最简单方法是使用pip
pip install -U tubesml
重要链接
下载文件
下载适用于您平台的文件。如果您不确定要选择哪个，请了解有关安装包的更多信息。
源分布
Tubesml-0.6.0.tar.gz
(28.8 kB
查看哈希)
内置分布
Tubesml-0.6.0-py3-none-any.whl
（40.1 kB
查看哈希）