亚洲乱码中文字幕综合,中国熟女仑乱hd,亚洲精品乱拍国产一区二区三区,一本大道卡一卡二卡三乱码全集资源,又粗又黄又硬又爽的免费视频

python機器學(xué)習(xí)deepchecks庫訓(xùn)練檢查模型特點探索

 更新時間：2024年01月30日 09:15:42   作者：程序員小寒  
這篇文章主要介紹了python機器學(xué)習(xí)deepchecks庫的訓(xùn)練檢查模型特點實例探索,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步,早日升職加薪

python deepchecks庫

今天給大家分享一個神奇的 python 庫，deepchecks

https://github.com/deepchecks/deepchecks 

Deepchecks 是一個專門用于機器學(xué)習(xí)模型驗證和監(jiān)控的 Python 庫。它旨在幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家和算法工程師更有效地理解和改進他們的機器學(xué)習(xí)模型。

特點

以下是 Deepchecks 庫的一些關(guān)鍵特點。

  • 全面的驗證套件：Deepchecks 提供了一系列的驗證檢查，這些檢查可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)集、模型訓(xùn)練過程和模型的性能評估。這包括數(shù)據(jù)完整性檢查、特征分布檢查、標簽泄露檢查和模型性能檢查等。

  • 模型性能評估：它提供了各種工具來評估和比較模型的性能。

  • 圖形化和可解釋性：它提供了豐富的圖形化工具，使得結(jié)果更易于理解。這對于解釋模型的行為和決策過程非常有用。

  • 適用于多種模型和框架：Deepchecks 與多種機器學(xué)習(xí)模型和框架兼容，無論是傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)模型還是更復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型。

庫的安裝

可以直接使用 pip 進行安裝。

pip install deepchecks

訓(xùn)練模型

這里我們使用的數(shù)據(jù)集是著名的 Iris 數(shù)據(jù)集，然后訓(xùn)練一個隨機森林模型。

import pandas as pd
import numpy as np


from deepchecks.tabular.datasets.classification import iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Load Data
iris_df = iris.load_data(data_format='Dataframe', as_train_test=False)
label_col = 'target'
df_train, df_test = train_test_split(iris_df, stratify=iris_df[label_col], random_state=0)

# Train Model
rf_clf = RandomForestClassifier()
rf_clf.fit(df_train.drop(label_col, axis=1), df_train[label_col])

檢查模型

訓(xùn)練好模型后，我們來使用 deepchecks 進行模型的檢查。

from deepchecks import Dataset
from deepchecks.suites import full_suite

ds_train = Dataset(df_train, label=label_col, cat_features=[])
ds_test =  Dataset(df_test,  label=label_col, cat_features=[])

suite = full_suite()
suite_result = suite.run(ds_train, ds_test, rf_clf)
suite_result.save_as_html()

輸出將是一份報告，使你能夠檢查所選檢查的狀態(tài)和結(jié)果。

以上就是python機器學(xué)習(xí)deepchecks庫訓(xùn)練檢查模型特點探索的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于python deepchecks庫的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

相關(guān)文章

最新評論