python机器学习deepchecks库训练检查模型特点探索
作者：程序员小寒
这篇文章主要介绍了python机器学习deepchecks库的训练检查模型特点实例探索,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
python deepchecks库
今天给大家分享一个神奇的 python 库，deepchecks
https://github.com/deepchecks/deepchecks
Deepchecks 是一个专门用于机器学习模型验证和监控的 Python 库。它旨在帮助数据科学家和算法工程师更有效地理解和改进他们的机器学习模型。
特点
以下是 Deepchecks 库的一些关键特点。
全面的验证套件：Deepchecks 提供了一系列的验证检查，这些检查可以应用于数据集、模型训练过程和模型的性能评估。这包括数据完整性检查、特征分布检查、标签泄露检查和模型性能检查等。
模型性能评估：它提供了各种工具来评估和比较模型的性能。
图形化和可解释性：它提供了丰富的图形化工具，使得结果更易于理解。这对于解释模型的行为和决策过程非常有用。
适用于多种模型和框架：Deepchecks 与多种机器学习模型和框架兼容，无论是传统的机器学习模型还是更复杂的深度学习模型。
库的安装
可以直接使用 pip 进行安装。
pip install deepchecks
训练模型
这里我们使用的数据集是著名的 Iris 数据集，然后训练一个随机森林模型。
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])
检查模型
训练好模型后，我们来使用 deepchecks 进行模型的检查。
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()
输出将是一份报告，使你能够检查所选检查的状态和结果。
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