机器学习进阶必备-10 个高效 Python 工具包完全指南

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1. 数据质量管理——CleanLab GitHub : https://github.com/cleanlab/cleanlab 功能 : 自动检测和清理数据集中的问题 特点 : 特别适合机器学习数据集的标签和数据质量检查 优势 : 自动化程度高，可以节省大量手动检查数据的时间 安装 : pip install cleanlab 代码示例 ： from  cleanlab.classification  import  CleanLearning from  sklearn.linear_model  import  LogisticRegression # 初始化清洗器 cl = CleanLearning(clf=LogisticRegression()) # 训练并识别问题数据 cl.fit(X_train, y_train) # 查找标签问题 issues = cl.find_label_issues() # 高级用法 # 获取置信度矩阵 confident_joint = cl.confident_joint # 获取噪声标签的概率 label_quality_scores = cl.get_label_quality_scores() 2. 快速模型评估—— LazyPredict PyPI : https://pypi.org/project/lazypredict/ 功能 : 同时训练和评估多个机器学习模型 特点 : 支持回归和分类任务 优势 : 只需几行代码就 ………………………………