數據科學模型開發涉及各種組件，包括數據收集、數據處理、探索性數據分析、建模和部署。在訓練機器學習或深度學習模型之前，必須清洗數據集并使其適合訓練。通常這些過程是重復的，且占用了大部時間。
為了克服這個問題，今天我分享一個名為 dabl 的開源 Python 工具包，它可以自動化機器學習模型開發，包括數據預處理、特征可視化和分析、建模。歡迎收藏學習，喜歡點贊支持。
dabl
dabl 是一個數據分析基線庫，可以讓機器學習建模更容易，它包括各種特性，我們只需幾行 Python 代碼就可以處理、分析和建模。
安裝
pip install dabl
1、數據預處理
dabl 在幾行 Python 代碼中自動執行數據預處理管道。dabl執行的預處理步驟包括識別缺失值、刪除冗余特征以及理解特征的數據類型以進一步執行特征工程。
dabl檢測到的特征類型列表包括：
continuous
categorical
date
Dirty_float
Low_card_int
free_string
Useless
dabl 使用一行 Python 代碼將所有數據集特征自動歸類為上述數據類型。
df_clean = dabl.clean(df, verbose=1)
原始 Titanic 數據集有12個特征，dabl 會自動將它們分類為上述數據類型，以便進行進一步的特征工程。dabl還提供了根據需求更改任何特性的數據類型的功能。
db_clean = dabl.clean(db, type_hints={"Cabin": "categorical"})
可以使用 detect_types() 函數查看為每個特征分配的數據類型。
2、探索性數據分析
EDA 是數據科學模型開發生命周期的重要組成部分。Seaborn、Matplotlib 等是執行各種分析以更好地理解數據集的可視化庫。dabl 使 EDA 變得非常簡單且節省大量時間。
dabl.plot(df_clean, target_col="Survived")
dabl 中 plot()函數可以通過繪制各種圖來實現可視化，包括：
- 目標分布的條形圖
- 散點對圖
- 線性判別分析
dabl 自動對數據集執行 PCA，并顯示數據集中所有特征的判別 PCA 圖。
3、建模
dabl 在訓練數據上訓練各種基線機器學習算法來加速建模工作流程，并返回性能最佳的模型。dabl 做出簡單的假設并為基線模型生成指標。
可以使用 dabl 中 SimpleClassifier() 函數進行建模,它很快就可以返回最佳模型。
結論
Dabl 是一個方便的工具，它使機器學習更易于容易和快速，你只需幾行 Python 代碼就可以完成數據清理、特征可視化和基線模型的開發。
如果你想了解更多，可以查看GitHub: https://github.com/amueller/dabl
以上就是python使用dabl幾行代碼實現數據處理分析及ML自動化的詳細內容，更多關于dabl數據處理分析及ML自動化的資料請關注服務器之家其它相關文章！
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