python機器學習deepchecks庫訓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機器學習deepchecks庫的訓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習模型驗證和監(jiān)控的 Python 庫。它旨在幫助數據科學家和算法工程師更有效地理解和改進他們的機器學習模型。
特點
以下是 Deepchecks 庫的一些關鍵特點。
全面的驗證套件：Deepchecks 提供了一系列的驗證檢查，這些檢查可以應用于數據集、模型訓練過程和模型的性能評估。這包括數據完整性檢查、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 與多種機器學習模型和框架兼容，無論是傳統的機器學習模型還是更復雜的深度學習模型。
庫的安裝
可以直接使用 pip 進行安裝。
pip install deepchecks
訓練模型
這里我們使用的數據集是著名的 Iris 數據集，然后訓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)和結果。
以上就是python機器學習deepchecks庫訓練檢查模型特點探索的詳細內容，更多關于python deepchecks庫的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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