机器学习机器学习
项目描述
[ML]²:机器学习的机器学习
ML Square 是一个 Python 库,它利用深度学习技术
实现现有标准机器学习框架之间的互操作性。
提供可解释性作为一流的功能。
让机器学习自学。
入门!
设置mlsquare简单易行
创建虚拟环境(可选)
virtualenv ~/venv source ~/venv/bin/activate
安装mlsquare包
pip install mlsquare
从mlsquare导入dope函数并传递sklearn模型对象
>>> from mlsquare import dope >>> from sklearn.linear_model import LinearRegression >>> from sklearn.preprocessing import StandardScaler >>> from sklearn.model_selection import train_test_split >>> import pandas as pd >>> from sklearn.datasets import load_diabetes >>> model = LinearRegression() >>> diabetes = load_diabetes() >>> X = diabetes.data >>> sc = StandardScaler() >>> X = sc.fit_transform(X) >>> Y = diabetes.target >>> x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.60, random_state=0) >>> m = dope(model) >>> # All sklearn operations can be performed on m, except that the underlying implementation uses DNN >>> m.fit(x_train, y_train) >>> m.score(x_test, y_test)
教程
有关全面的教程,请查看此链接
贡献
要开始贡献,请在此处参考我们的开发者指南
有关详细文档,请参阅文档
我们很乐意倾听您的反馈。给我们发邮件至info@mlsquare.org
项目详情
下载文件
下载适用于您平台的文件。如果您不确定要选择哪个,请了解有关安装包的更多信息。
源分布
mlsquare-0.2.2.1.tar.gz
(2.0 MB
查看哈希)
内置分布
mlsquare-0.2.2.1-py2.py3-none-any.whl
(33.5 kB
查看哈希)