scikit pipes

scikit-pipes

Scikit-Learn実用的な事前定義されたパイプラインハブ。

このパッケージはまだ実験段階にあります。

使用法：

scikit-pipesをインストールします

virtual envを使用してscikit-pipesをインストールすることをお勧めします。

ピップインストールScikit-Pipes

例：単純な前処理

 import pandas as pd
import numpy as np
from skpipes . pipeline import SkPipeline

data = [{ "x1" : 1 , "x2" : 400 , "x3" : np . nan },
        { "x1" : 4.8 , "x2" : 250 , "x3" : 50 },
        { "x1" : 3 , "x2" : 140 , "x3" : 43 },
        { "x1" : 1.4 , "x2" : 357 , "x3" : 75 },
        { "x1" : 2.4 , "x2" : np . nan , "x3" : 42 },
        { "x1" : 4 , "x2" : 287 , "x3" : 21 }]

df = pd . DataFrame ( data )

pipe = SkPipeline ( name = 'median_imputer-minmax' ,
                  data_type = "numerical" )
pipe . steps
str ( pipe )

pipe . fit ( df )
pipe . transform ( df )
pipe . fit_transform ( df )

Changelog

sklearn-pipesの変更に関するメモについては、changelogを参照してください

重要なリンク

• 公式ソースコードリポジトリ：https：//github.com/rodrigo-arenas/scikit-pipes/
• リリースのダウンロード：https：//pypi.org/project/scikit-pipes/
• 問題トラッカー：https：//github.com/rodrigo-arenas/scikit-pipes/issues
• 安定したドキュメント：https：//scikit-pipes.readthedocs.io/en/stable/

ソースコード

コマンドで最新の開発バージョンを確認できます。

 git clone https://github.com/rodrigo-arenas/scikit-pipes.git

開発依存関係をインストールします。

 PIPインストール-R dev -requirements.txt

最新の開発中のドキュメントを確認してください：https：//scikit-pipes.readthedocs.io/en/latest/

貢献

貢献はいつでも大歓迎です！貢献したい場合は、貢献ガイドを必ずお読みください。

このプロジェクトを手伝っている人々に感謝します！

テスト

インストール後、ソースディレクトリの外部からテストスイートを起動できます。

 pytest skpipes