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Yellowbrick可视化分析和诊断工具,有助于机器学习模型的选择。 图片由Quatro Cinco提供,未经许可,未经许可,不得使用Flickr Creative Commons。 如果您需要Yellowbrick可视化分析和诊断工具,以方便机器学习模型的选择,那么本README就是面向开发人员的指南。 什么是黄砖? Yellowbrick是一套称为“ Visualizers”的视觉诊断工具,可扩展scikit-learn API以允许人工操纵模型选择过程。 简而言之,Yellowbrick结合了scikit-learn文档的最佳传统,将scikit-learn与matplotlib结合在一起,但可以为您的机器学习工作流程提供可视化效果! 完整的文档
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可视化分析和诊断工具有助于机器学习模型的选择。-Python开发 (978个子文件)
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Missing Values Examples.ipynb 130KB
tsne_alpha_manual_legend.ipynb 128KB
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testing.ipynb 98KB
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pipelines.ipynb 84KB
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testing.ipynb 80KB
adding-scatterplot-alpha.ipynb 78KB
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dispersion_plots.ipynb 66KB
Silhouette_Plot_Data.ipynb 62KB
ThresholdVisualizer Example.ipynb 55KB
ConfusionMatrix label_encoder example.ipynb 43KB
Decision Boundaries Example Notebook.ipynb 39KB
Visualizing a credit model.ipynb 35KB
rank2d.ipynb 33KB
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conf_matrix_class_names.ipynb 20KB
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ClassPredictionError.ipynb 17KB
postag.ipynb 17KB
balanced_binning_docs.ipynb 16KB
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Interactive_YB_classifiers.ipynb 5KB
walkthrough.ipynb 4KB
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yellowbrickroad.jpg 2.18MB
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meta.json 1KB
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Makefile 7KB
Makefile 1KB
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