qdscreen:快速贝叶斯网络结构学习的准确定性筛选（来自T.Rahier博士论文，2018年）

qdscreen 消除分类变量中的冗余并提高模型性能。 qdscreen提供了T.Rahier博士论文，2018年qds-BNSL筛选算法（也称为qds-BNSL ）的python实现。这是开发人员的自述文件。用户文档可在以下位置找到： : 想要贡献？ 欢迎捐款！只需将该项目分叉到github上，提交您的贡献并创建请求请求即可。 这是有趣的开放主题的详尽列表： : nox设置 该项目使用nox定义所有生命周期任务。为了能够运行这些任务，您应该创建python 3.6环境并安装要求： >>> conda create -n noxenv python= " 3.7 " >>> activate noxenv (noxenv) >>> pip install -r noxfile-requirements.txt 然后，您应该能够使用以下命令列出所有可用任务： >>> nox -