机器学习中可重复性研究的工具箱。
research-learn的Python项目详细描述
研究性学习
简化机器学习的设计、执行和分析的工具箱 实验。它基于statsmodels、scikit-learn和{a11}。在
文档
安装文档、API文档和示例可以在 documentation。在
依赖性
research learn在python3.6+下进行了测试。依赖关系是 以下内容：
- 数量（>；=1.1）
- statsmodels（>；=0.9.0）
- scikit学习（>；=0.22）
- 不平衡学习（>；=0.6.0）
此外，要运行示例，需要matplotlib（>；=2.0.0）和 熊猫（>；=0.22）。在
安装
研究学习目前在PyPi的存储库中可用，您可以 通过pip安装它：
pip install -U research-learn
该软件包也在Anaconda云平台上发布：
^{pr2}$如果愿意，可以克隆它并运行设置.py文件。使用以下内容 从GitHub获取副本并安装所有依赖项的命令：
git clone https://github.com/AlgoWit/research-learn.git cd research-learn pip install .
或使用pip和GitHub安装：
pip install -U git+https://github.com/AlgoWit/research-learn.git
测试
安装后，您可以使用pytest来运行测试套件：
make test
- 项目
标签：
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