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playground:一个Streamlit应用程序,可直接从浏览器玩机器学习模型
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2021-04-05
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操场 Playground是一个简化的应用程序,可让您修改浏览器中的机器学习模型。 这个程序的灵感来自于伟大的Tensorflow。 唯一的区别是它解决了经典的机器学习模型 演示版 就 它是如何工作的 ? :card_index_dividers: 您可以从预定义列表中选择并配置数据集。 您可以设置: 样品数 火车上的噪音和测试数据 :gear: 您选择一个模型,并为其设置超参数。 您可以从以下模型中选择模型:逻辑回归,决策树,随机森林,梯度提升,神经网络,朴素贝叶斯,KNN和SVM :chart_decreasing: 该应用程序会自动显示以下结果: 模型在火车和测试数据上的决策边界 训练和测试数据的性能指标(准确性和F1分数) 模型训练所需的时间 生成的python脚本,用于基于数据集定义和模型超参数来重现模型 对于每种模型,游乐场都提供了指向官方文档的链接以及提示列表。 加分点:该应用程序还提供通过添加多项式特征来执行特征工程的功能。 事实证明,
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playground-main.zip (32个子文件)
playground-main
css
style.css 243B
.gitignore 66B
app.py 3KB
README.md 5KB
utils
functions.py 6KB
__init__.py 0B
ui.py 6KB
Pipfile.lock 74KB
Procfile 66B
LICENSE 1KB
Pipfile 348B
setup.sh 127B
models
NaiveBayes.py 112B
KNearesNeighbors.py 406B
GradientBoosting.py 503B
LogisticRegression.py 805B
RandomForet.py 742B
utils.py 4KB
DecisionTree.py 609B
__init__.py 0B
NeuralNetwork.py 568B
SVC.py 310B
requirements.txt 82B
images
random_forest.png 221KB
flask.png 26KB
logistic_regression.png 223KB
feature_engineering.png 263KB
github.png 21KB
decision_tree.png 207KB
demo.gif 2.45MB
playground.png 281KB
neural_network.png 228KB
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活宝spring
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