肛交 推特 机器学习进阶必备-10 个高效 Python 器具包十足指南

1. 数据质地处治——CleanLabGitHub: https://github.com/cleanlab/cleanlab功能: 自动检测和计帐数据结伴的问题特色: 相配合乎机器学习数据集的标签和数据质地查验上风: 自动化进度高，不错省俭无数手动查验数据的时间安设: pip install cleanlab代码示例：

from cleanlab.classification import CleanLearningfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression# 运滚动清洗器cl = CleanLearning(clf=LogisticRegression())# 教师并识别问题数据cl.fit(X_train， y_train)# 查找标签问题issues = cl.find_label_issues()# 高档用法# 获得置信度矩阵confident_joint = cl.confident_joint# 获得噪声标签的概率label_quality_scores = cl.get_label_quality_scores()

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2. 快速模子评估—— LazyPredictPyPI: https://pypi.org/project/lazypredict/功能: 同期教师和评估多个机器学习模子特色: 因循归来和分类任务上风: 只需几行代码就能相比多个模子的性能安设: `pip install lazypredict代码示例：`

from lazypredict.Supervised import LazyRegressor， LazyClassifier# 归来任务reg = LazyRegressor(verbose=0， ignore_warnings=True)models_train， predictions_train = reg.fit(X_train， X_test， y_train， y_test)# 分类任务clf = LazyClassifier(verbose=0， ignore_warnings=True)models_train， predictions_train = clf.fit(X_train， X_test， y_train， y_test)# 检察模子性能相比print(models_train)

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3. 智能数据可视化——LuxGitHub: https://github.com/lux-org/lux功能: 快速数据可视化和分析特色: 提供浅薄高效的数据探索式样上风: 自动推选合适的可视化式样安设: pip install lux-api代码示例：

import luximport pandas as pd# 基础使用df = pd.read_csv("dataset.csv")df.visualize() # 自动生成可视化提议# 高档用法# 指定感趣味的变量df.intent = ["column_A"， "column_B"]# 栽种可视化偏好df.set_intent_as_vis(["Correlation"， "Distribution"])

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4. 智能导入器具——PyForestPyPI: https://pypi.org/project/pyforest/功能: 一键导入数据科学有关的库特色: 省俭编写导入语句的时间上风: 包含了常用的数据科学库安设: pip install pyforest代码示例：

from pyforest import *# 使用时自动导入df = pd.read_csv("data.csv")  # pandas自动导入plt.plot([1， 2， 3])  # matplotlib自动导入# 检察已导入的模块active_imports()

5. 交互式数据分析——PivotTableJSPyPI: https://pypi.org/project/pivottablejs/官网：https://pivottable.js.org/examples/功能: 在Jupyter Notebook中交互式分析数据特色: 无需编写代码即可进行数据透视分析上风: 合乎非本事东说念主员使用安设: pip install pivottablejs代码示例：

from pivottablejs import pivot_ui# 创建交互式数据透视表pivot_ui(df)# 自界说树立pivot_ui(df，          rows=['category']，          cols=['year']，         aggregatorName='Sum'，         vals=['value'])

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6. 教训可视化器具——DrawdataPyPI: https://pypi.org/project/drawdata/功能: 在Jupyter Notebook中绘制2D数据集特色: 可视化学习机器学习算法的看成上风: 相配合乎教训和贯穿算法旨趣安设: pip install drawdata代码示例：

import drawdataimport pandas as pd# 创建交互式绘画界面df = drawdata.get_data()# 导出绘制的数据df.to_csv('drawn_data.csv')

7. 代码质地器具——BlackPyPI: https://pypi.org/project/black/功能: Python代码方法化器具特色: 协调的代码方法步伐上风: 提高代码可读性，被世俗使用安设: pip install black代码示例：

# 敕令哄骗用# black your_script.py# 或在Python中使用import black# 方法化代码字符串formatted_code = black.format_str(source_code， mode=black.FileMode())# 方法化扫数这个词神志# black .# 查验花式（作假际修改文献）# black --check .

8. 低代码机器学习——PyCaretGitHub: https://github.com/pycaret/pycaret官网：https://www.pycaret.org/功能: 低代码机器学习库特色: 自动化机器学习责任经过上风: 镌汰机器学习神志标开拓难度安设: pip install pycaret代码示例：

from pycaret.classification import *# 栽种试验exp = setup(data， target='target_column')# 相比扫数模子best_model = compare_models()# 创建模子model = create_model('rf')  # 飞速丛林# 调优模子tuned_model = tune_model(model)# 瞻望predictions = predict_model(best_model， data=test_data)# 保存模子save_model(model， 'model_name')

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9. 深度学习框架——PyTorch-Lightning文档: https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/功能: PyTorch的高档封装特色: 简化模子教师经过，减少样板代码上风: 让谈论东说念主员更专注于翻新而不是编写基础代码安设: pip install pytorch-lightning代码示例：

import pytorch_lightning as plimport torch.nn.functional as Fclass MyModel(pl.LightningModule):    def __init__(self):        super().__init__()        self.layer = nn.Linear(28*28， 10)            def training_step(self， batch， batch_idx):        x， y = batch        y_hat = self(x)        loss = F.cross_entropy(y_hat， y)        self.log('train_loss'， loss)        return loss            def configure_optimizers(self):        return torch.optim.Adam(self.parameters()， lr=0.001)# 教师模子trainer = pl.Trainer(max_epochs=10， gpus=1)trainer.fit(model， train_loader， val_loader)

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10. Web应用开拓——Streamlit官网: https://streamlit.io功能: 创建数据科学web应用特色: 浅薄易用的界面创建器具上风: 快速部署机器学习模子和数据可视化安设: pip install streamlit代码示例：

import streamlit as stimport pandas as pdimport plotly.express as pxst.title("数据分析式样板")# 侧边栏树立with st.sidebar:    st.header("树立")    option = st.selectbox("采选图表类型"， ["散点图"， "折线图"， "柱状图"])# 文献上传uploaded_file = st.file_uploader("采选CSV文献")if uploaded_file:    df = pd.read_csv(uploaded_file)    st.dataframe(df)        # 数据统计    st.write("数据统计纲领")    st.write(df.describe())        # 创建可视化    if option == "散点图":        fig = px.scatter(df， x='column1'， y='column2')    elif option == "折线图":        fig = px.line(df， x='column1'， y='column2')    else:        fig = px.bar(df， x='column1'， y='column2')            st.plotly_chart(fig)        # 下载处理后的数据    st.download_button(        label="下载处理后的数据"，        data=df.to_csv(index=False)，        file_name='processed_data.csv'，        mime='text/csv'    )

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使用提议

初学阶段:

从PyCaret和Streamlit来源使用LazyPredict快速了解不同模子效果利用Lux进行初步数据探索通过Drawdata加深对算法的贯穿

进阶阶段:

使用CleanLab提高数据质地用PyTorch-Lightning优化深度学习责任流探索Lux进行高档数据可视化使用Black重视代码质地真切谈论各器具的高档性情

团队互助:

使用Black保捏代码作风一致用Streamlit展示神志效果接受PivotTableJS进行团队数据分析使用PyForest简化环境处治栽种协调的代码步伐和责任经过

神志部署:

Streamlit用于快速部署原型PyTorch-Lightning用于模子坐蓐部署PyCaret用于快速试验和模子采选瞩目性能优化和彭胀性探究最好实行

器具组合

数据预处理：CleanLab + PyCaret模子开拓：PyTorch-Lightning + LazyPredict可视化展示：Streamlit + Lux代码质地：Black + PyForest

开拓经过

数据探索阶段：Lux + PivotTableJS模子试验阶段：LazyPredict + PyCaret居品化阶段：PyTorch-Lightning + Streamlit重视阶段：Black + 自动化测试

手段进步

交替渐进学习各器具关爱器具更新和新性情参与社区谈论和孝顺

这些Python器具的组合使用不仅能提高个东说念主责任效力，还能促进团队互助和神志质地。跟着数据科学规模的快速发展，这些器具也在贬抑进化，提议捏续关爱它们的更新和新功能，以便更好地应用到骨子责任中。采选合适的器具组合，栽种高效的责任经过，将极地面进步数据科学神志标开拓效力和质地。

参考：https://x.com/akshay_pachaar/status/1855230462932942871肛交 推特

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