Lazypredict 开源项目教程

Lazypredict 开源项目教程

lazypredictLazy Predict help build a lot of basic models without much code and helps understand which models works better without any parameter tuning项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/lazypredict

1. 项目的目录结构及介绍

Lazypredict 是一个用于快速模型比较的开源工具，其目录结构如下：

lazypredict/
├── LICENSE
├── README.md
├── setup.py
├── lazypredict/
│   ├── __init__.py
│   ├── Supervised.py
│   ├── utils.py
│   └── __main__.py
└── tests/
    ├── __init__.py
    └── test_lazypredict.py

主要文件介绍：

• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• setup.py: 用于安装项目的脚本。
• lazypredict/: 主代码目录。
  • __init__.py: 初始化文件。
  • Supervised.py: 包含监督学习模型的主要逻辑。
  • utils.py: 工具函数。
  • __main__.py: 项目的入口文件。
• tests/: 测试代码目录。
  • __init__.py: 初始化文件。
  • test_lazypredict.py: 测试用例。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 lazypredict/__main__.py。这个文件定义了如何启动和运行 Lazypredict 工具。通常，你可以通过以下命令来运行项目：

python -m lazypredict

__main__.py 文件中包含了主要的执行逻辑，它会调用 Supervised.py 中的函数来进行模型比较和评估。

3. 项目的配置文件介绍

Lazypredict 项目本身没有显式的配置文件，因为它主要依赖于输入的数据集和一些可选的参数。这些参数可以通过命令行或编程接口传递。

例如，在使用 Lazypredict 时，你可以通过以下方式传递参数：

from lazypredict.Supervised import LazyClassifier
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
 
data = load_breast_cancer()
X = data.data
y = data.target
 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
 
clf = LazyClassifier(verbose=0, ignore_warnings=True, custom_metric=None)
models, predictions = clf.fit(X_train, X_test, y_train, y_test)
 
print(models)

在这个例子中，LazyClassifier 的参数如 verbose, ignore_warnings, 和 custom_metric 都是通过编程接口传递的配置参数。

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