python端到端机器学习工具包（mltoolkit/mltk）
python-mltk的Python项目详细描述
mltoolkit
当前版本：pymltoolkit[v0.1.6]
mltoolkit（mltk）是一个python包，它提供一组用户友好的功能，帮助在数据科学研究、教学或生产项目中构建端到端的机器学习模型。
简介
mltoolkit支持机器学习应用程序开发过程的所有阶段。
安装
pip install pymltoolkit
如果安装因依赖性问题而失败，请在不依赖性的情况下执行上述命令
pip install pymltoolkit --no-dependencies
功能
- 数据提取（SQL、平面文件等）
- 探索性数据分析（统计汇总、单变量分析、可视化分布等）
- 特征工程（支持数字、文本、日期/时间。图像数据支持将集成到v0.1的后续版本中）
- 模型构建（当前仅支持二进制分类）
- 超参数调整[正在开发v0.2版]
- 交叉验证（将集成到v0.1的后续版本中）
- 模型性能分析和模型之间的比较。
- 用于执行建模和评分任务的JSON输入脚本。
- 模型构建用户界面[正在为v0.2开发]
- ML模型构建项目[正在为V0.2开发]
- auto-ml（自动机器学习）[in development for v0.2]
- 模型部署和服务[包括，将为v0.2导入]
支持的机器学习算法/软件包
- 随机林分类器：scikit learn
- logisticRegregation:statsmodels
- 深前馈神经网络（dff）：张量流
- 转换神经网络（CNN）：张量流
- 渐变增强：catboost
用法
importmltk
警告：python变量、函数或类名
python解释器有许多内置函数。在编写代码时，无需python编写器发出警告就可以覆盖这些定义。（https://docs.python.org/3/library/functions.html" rel="nofollow">https://docs.python.org/3/library/functions.html） 因此，请避免将这些名称用作变量、函数或类名。
<表>如果继续覆盖任何内置函数（例如list），则执行以下操作可带来内置污染。
啊！同样，避免在数据帧的列名中使用特殊字符和空格。 执行以下操作以删除列名中的特殊字符。
啊！mltoolkit示例
数据加载和探索
啊！数据预处理和特征工程
啊！ AAAAAAAAA 8 啊！变量操作
啊！ YYY11 是啊。 啊！13！ AAAAAAA H14相关性
是啊。分离列车，验证测试数据集
啊！模型构建
啊！损失回归
AAAAAAA 18随机林
啊！神经网络
AAAAAAA H20catboost
AAAAAAAAA 21构建模型
啊！ AAAAAAAAA 23评估模型
绘制模型性能曲线
啊！曲线下面积（AUC）比较
AAAAAH25 啊！测试模型
是啊。比较模型和概率阈值
AAAAAAAAA 28比较模型和阈值得分（1-10分制）
AAAAAAA 29设置自定义分数边
AAAAAAA 30保存模型
啊！部署
简化的MLtoolkit ETL管道，用于评分和模型重建（需要根据项目进行定制）。
定义ETL函数
啊！评分
是啊。 啊！输出
啊！用于评分的json输入
单个或更少记录数的记录格式
啊！多条记录的拆分格式
AAAAAAA 37许可证
AAAAAAAAA 38mltoolkit项目时间表
- 2018-07-02[v0.0.1]：向github发布了数据探索、模型构建和模型评估的初始功能集。（https://github.com/sptennak/machinelearning" rel="nofollow">https://github.com/sptennak/machinelearning）。
- 2018-01-03[v0.0.2]：为IBM Coursera Data Science Capstone项目创建了更多用于数据探索的功能，包括Web抓取和地理空间数据分析，并发布到Github。（https://github.com/sptennak/coursera u capstone" rel="nofollow">https://github.com/sptennak/coursera u capstone）。
- 2019-03-20[v0.1.0]：为IBM Coursera Advanced Data Science Professional Certificate Capstone项目开发并发布了模型构建和服务框架的初始版本。（https://github.com/sptennak/ibm-coursera-advanced-data-science-capstone）。
- 2019-07-02[v0.1.2]：pymltoolkit python包的第一个版本，它是一个类和函数的集合，有助于端到端的机器学习模型的构建，并通过restful api提供服务。
- 2019-07-04[v0.1.3]：小错误修复。
- 2019-07-14[v0.1.4]：改进的文档、集成的tensorflow模型、增强功能和小错误修复。
- 2019-07-28[v0.1.5]：集成的catboost模型，改进的模型构建和服务框架，文本分析功能，支持对ml模型构建和评分过程的json输入/输出，增强和错误修复。
- 2019-08-12[v0.1.6]：改进的特性、错误修复、对ml模型构建和评分过程（json-mls）增强的json输入/输出以及错误修复。
未来发布计划
- TBD[v0.1.7]：改进文档和输出格式，处理不平衡的示例，错误修复。
- TBD[v0.1.8]：集成图像分类模型部署、集成交叉验证和超参数调整。
- TBD[v0.1.9]：端置模型、UI预览、改进的功能选择、交叉验证和超参数调整功能、增强和错误修复。
- TBD[v0.1.10]：ML模型构建项目、增强和错误修复。
- 2019-12-31[v0.1.11]：全面的文档、实现后评估功能、增强的数据输入和输出功能、带有最终增强功能的初始版本的主要错误修复版本。
- TBD[v0.2.0]：导入的模型构建和服务框架工作和用户界面，支持更多的机器学习算法，支持多类分类和增强的文本分析功能。
- TBD[v0.3.0]：改进的可扩展性和性能，自动机器学习。
- 待定[v0.4.0]：建立持续的学习模型。
引用为
importmltk9
参考文献
- https://pandas.pydata.org/
- https://scikit learn.org
- https://www.numpy.org/
- https://docs.python.org/3.6/library/re.html
- https://www.statsmodels.org
- https://matplotlib.org/
- http://flask.pocoo.org/
- https://catboost.ai/
- http://json.org/
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