Граисби: Питхон пакет за ефикасну обраду података и задатке машинског учења

Граисби је Питхон пакет који пружа једноставан и ефикасан начин за обављање обраде података, инжењеринга карактеристика и обуке модела за задатке машинског учења. Укључује разне алате и функције за рад са подацима, укључујући чишћење, трансформацију и претходну обраду података, као и алате за изградњу и процену модела машинског учења.ӕӕЈедна од кључних карактеристика Граисби-а је његова способност да рукује великим и сложеним скуповима података с лакоћом. Пружа бројне оптимизације перформанси и технике паралелизације које му омогућавају да се скалира на велике скупове података и ефикасно обавља рачунарски интензивне задатке. Поред тога, Граисби укључује бројне уграђене изворе података и конекторе, што олакшава приступ подацима из различитих извора и рад са њима.ӕӕНеке од кључних карактеристика Граисби-а укључују:ӕӕ* Чишћење и претходну обраду података: Граисби обезбеђује број алата за чишћење и припрему података за задатке машинског учења, укључујући нормализацију података, скалирање карактеристика и трансформацију података.ӕ* Инжењеринг карактеристика: Граисби укључује бројне функције за креирање нових карактеристика од постојећих, као што су полиномске трансформације, термини интеракције, и издвајање карактеристика помоћу ПЦА или т-СНЕ.ӕ* Обука модела: Граисби пружа бројне алате за обуку модела машинског учења, укључујући подршку за линеарну регресију, логистичку регресију, стабла одлучивања, насумичне шуме и неуронске мреже.ӕ* Евалуација и подешавање хиперпараметара: Граисби укључује бројне функције за процену перформанси модела машинског учења и оптимизацију њихових хиперпараметара коришћењем техника као што су претрага мреже, случајна претрага и Бајесова оптимизација.ӕ* Визуелизација података: Граисби обезбеђује бројне алате за визуелизацију података и перформансе модела, укључујући подршку за матплотлиб и сеаборн.ӕӕ Све у свему, Граисби је моћан и флексибилан алат за науку о подацима и задатке машинског учења, и може се користити за обављање широког спектра задатака обраде и анализе података са лакоћом.