sklearn的包装器，使编写、调整和评估分类和回归系统更容易
sklearnsk的Python项目详细描述
scikit learn sidekick是一个易于编写的scikit learn包装器，调整和评估分类和回归系统
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installation
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install from the python package index:
`` pip install sklearnsk
或克隆此存储库并安装：
`` pip install.
分类或回归算法
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
**configurablelgorithm**抽象类为实现分类或回归算法提供模板。
如果遵循此模板，然后，您将能够轻松地调整和评估算法，而无需编写大量额外的重复代码。
此模板的主要思想是，它迫使您创建一个具有一致接口的类：所有算法都必须有一个拟合和预测方法，并且必须能够用一个属性实例化；配置字典。
最大深度）
*您可能要打开或关闭的单个功能或功能组
*生成功能所涉及的任何参数（例如，ngram范围、k-best功能选择的最大k值等）
如果您想要调整系统或执行任何功能
分析时使用任何旋钮，那么您应该能够通过更改配置字典来操作它们。
当您实现configurablelgorithm时，必须实现以下方法：
get_default_config（）
应返回将键与默认值关联的字典。用于实例化算法
的配置字典将与此字典合并，以便。
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installation
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install from the python package index:
`` pip install sklearnsk
或克隆此存储库并安装：
`` pip install.
分类或回归算法
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**configurablelgorithm**抽象类为实现分类或回归算法提供模板。
如果遵循此模板，然后，您将能够轻松地调整和评估算法，而无需编写大量额外的重复代码。
此模板的主要思想是，它迫使您创建一个具有一致接口的类：所有算法都必须有一个拟合和预测方法，并且必须能够用一个属性实例化；配置字典。
最大深度）
*您可能要打开或关闭的单个功能或功能组
*生成功能所涉及的任何参数（例如，ngram范围、k-best功能选择的最大k值等）
如果您想要调整系统或执行任何功能
分析时使用任何旋钮，那么您应该能够通过更改配置字典来操作它们。
当您实现configurablelgorithm时，必须实现以下方法：
get_default_config（）
应返回将键与默认值关联的字典。用于实例化算法
的配置字典将与此字典合并，以便。
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