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自动化机器学习模型评估工具

Lazy Predict机器学习模型评估自动化建模Python库Github开源项目

LazyPredict 是一个开源的 Python 库，用于机器学习自动化。它能快速构建和比较多种模型，支持分类和回归任务，无需复杂的参数调优。通过自动训练多个模型并生成性能报告，LazyPredict 帮助识别最适合特定数据集的模型类型，适用于初步评估和基准测试，显著提高了数据科学工作流程的效率。

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介绍相关项目
evidently - 用于评估、测试和监控机器学习系统的开源框架
EvidentlyGithubLLM监控开源框架开源项目数据漂移检测机器学习评估
Evidently是一个开源的Python库，专为评估和监控机器学习和大语言模型系统而设计。它支持分类、回归和推荐系统，并提供超过100种内置指标，允许用户自定义评估和测试。Evidently的模块化设计使用户能够通过Reports、Test Suites和实时监控Dashboard轻松实现评估和持续监控，适用于各种AI数据管道，从实验到生产环境。
optuna - 自动化机器学习超参数优化框架
GithubOptunaPython开源框架开源项目机器学习超参数优化
Optuna是一个面向机器学习的开源超参数优化框架。它采用define-by-run风格API，特点是轻量级、通用性强和平台无关。Optuna支持Python式搜索空间定义、高效优化算法、易于并行化和快速可视化。框架可处理多目标优化、约束优化和分布式优化等任务，适用于Python 3.7+版本，并集成多个第三方库。
autometrics-py - Python函数自动化监控与性能分析库
AutometricsGithubPrometheusPython函数装饰器开源项目指标监控
autometrics-py是一个Python库，为函数自动添加关键指标监控。它生成标准化指标和Prometheus查询，支持SLO定义、Grafana仪表盘集成和多种指标收集配置。这些功能有助于开发者快速识别和解决生产环境中的问题，提高代码可观测性。
practical-machine-learning-with-python - 实际应用中的机器学习与深度学习指南
GithubPractical Machine Learning with PythonPython开源项目数据科学机器学习深度学习
通过结构化的三层方法和实际案例，本书帮助读者掌握机器学习和深度学习技能。内容涵盖scikit-learn、pandas、tensorflow等工具，提供数据处理、特征工程、建模和部署的详细指导，以及多个跨行业的案例研究，支持独立完成端到端的机器学习项目。
statsforecast - 快速高效的统计时间序列预测工具
GithubStatsForecast开源项目性能优化时间序列预测统计模型自动模型
StatsForecast是一个专注于统计时间序列预测的Python库。它集成了多种常用模型如ARIMA、ETS等,并通过numba实现高性能计算。该库支持概率预测、外生变量处理和异常检测,可与Spark等大数据框架无缝对接。StatsForecast能高效处理大规模时间序列数据,适用于生产环境和基准测试。
kaggle_pipeline_tps_aug_22 - 开源Python框架简化Kaggle表格数据竞赛流程
GithubKaggle开源项目数据处理机器学习模型训练特征工程
这是一个面向Kaggle表格数据竞赛的开源Python框架。它集成了数据处理、可视化、特征工程、模型训练等功能的API。虽然最初为Kaggle TPS August 2022设计，但经简单调整可适用于其他表格数据竞赛。该框架涵盖了从数据预处理到提交预测结果的完整机器学习流程，为Kaggle参赛者提供了实用的工具支持。
AlphaPy - 多功能机器学习框架 整合市场分析与体育预测
AlphaPyGithub开源项目数据科学机器学习金融分析预测模型
AlphaPy是一个基于Python的综合机器学习框架，集成了scikit-learn、Keras和XGBoost等多种先进模型。它不仅提供集成模型生成功能，还包含MarketFlow和SportFlow等专用工具，用于市场分析和体育赛事预测。此外，AlphaPy支持交易系统开发和投资组合分析，为数据科学家和金融分析师提供了全面的解决方案。
cleanlab - 开源工具自动检测和优化机器学习数据集
Githubcleanlab开源项目数据中心AI数据清理机器学习标签错误检测
cleanlab是一款开源的数据中心AI工具包，能够自动检测机器学习数据集中的标签错误、异常值和重复项等问题。该工具适用于图像、文本和表格等各类数据，并支持所有机器学习模型。除了发现数据问题，cleanlab还可以训练更稳健的模型，评估数据质量。基于可靠的理论基础，cleanlab运行高效，操作简便，是优化数据质量和提升模型性能的实用工具。
DataDreamer - 生成合成数据和优化模型的开源Python工具
DataDreamerGithubPython库合成数据生成开源开源项目模型训练
DataDreamer 是一个功能强大的开源Python库，专为创建提示工作流、生成合成数据集和训练模型而设计。它支持复杂的多步提示工作流，适用于各种大语言模型。该工具简单易用，且达到研究级别，兼具高效性和可复现性，支持最新技术如量化和LoRA等。无论是研究人员还是普通用户，都可以轻松发布数据集和模型。
AutoQuant - 开源自动化机器学习工具包
AutoCatBoostRegressionGithub回归模型开源项目机器学习模型评估自动化建模
AutoQuant是一个开源的自动化机器学习工具包,旨在提升模型开发和运营效率。它集成了CatBoost、LightGBM、XGBoost和H2O等先进算法,支持GPU和CPU计算。该工具包涵盖了特征工程、模型训练、评估和部署等机器学习全流程。AutoQuant在多个行业应用中表现出色,为数据科学家提供了一个高效的机器学习开发平台。
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