paralytics 0.3.1

这是什么？

paralletics创建包是为了简化和加速重复 建模和预测分析期间的任务。它特别强调 对数据进行预处理，这往往是建模的最艰苦阶段。

此程序包的目的是将重复性的 特定于问题的方法处理给定问题之前的活动，包括 其中包括应用机器学习技术的优化，即 然而，大多数数据科学家希望将大部分精力投入到， 根据准备不足的数据，它通常只占全部工作时间的一小部分 到项目中去。

主要功能

突出显示麻痹症患者的主要功能：

• 使用双交叉验证扩展分类变量的目标编码。 附加正则化技术防止稀疏类别的偏袒 减少对训练集的过度调整，有效减少 过度装配。
• 使用浅决策树或 基于spearman秩次相关的方法。
• 正在处理读取到 DataFrames， 包括：
  • 变量类型的自动统一，
  • 稀疏类别分组，
  • 将其唯一元素表示二进制响应的文本变量投影到 二进制变量，
  • 缺失数据的归责。
• 使用诸如variance-inflation factor（vif）或correlation等因子降低共线性。

安装

依赖项

paralletics检查包要求，如果需要，在安装过程中安装 自动处理。paralletics上主要使用的软件包是：

• NumPy（>；=1.15.4）
• Pandas（>；=0.23.4）
• scikit-learn（>；=0.20.1）
• SciPy（>；=1.1.0）

对于可视化效果：

• matplotlib（>；=3.0.2）

安装软件包的最简单方法是使用pip：

pip install paralytics

如果要忽略软件包升级（当您的版本不符合要求时），请运行：

pip install paralytics --no-deps

当需要需要需要可选依赖项的功能时，您可以运行以下命令来安装这些额外的需求：

pip install paralytics[<extra-name>]

例如，要使用BaseSeleniumBrowser（需要硒）和VIFSelector（需要statsmodels），请运行：

pip install paralytics[browser,vif]

可以通过以下方式安装所有附加组件：

pip install paralytics[all]

您始终可以直接从githubrepository：

pip install git+https://github.com/mrtovsky/Paralytics.git