机器学习模型选择可视化分析与诊断工具 Yellowbrick

Apache 2.0
Python
跨平台
2019-08-21
naughty

Yellowbrick是一套视觉诊断工具,它扩展了Scikit-Learn API,允许人为操纵模型选择过程。 简而言之,Yellowbrick将scikit-learn与matplotlib结合在scikit-learn文档的最佳实践中,但为您的模型生成可视化!

Visualizers可视化器是估算器(从数据中学习的对象),其主要目标是创建可视化,以便深入了解模型选择过程。 在Scikit-Learn术语中,当可视化数据空间或包装类似于“ModelCV”(例如RidgeCV,LassoCV)方法的模型估计器时,它们可以类似于变换器。 Yellowbrick的主要目标是创建一个类似于Scikit-Learn的敏感API。 

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