表评估器 TableEvaluator是一个库，用于评估合成数据集与真实数据的相似程度。 换句话说，它试图指出伪造数据的真实程度。 随着专门为表格数据设计的GAN的兴起，许多应用正在成为可能。 对于像金融，医疗保健和goverments行业，不必创建不具有正常数据的隐私限制高品质的合成数据的能力是非常有价值的。 由于这个领域还很年轻并且正在发展，所以我创建了这个库，以便为您的模型提供一致的评估方法。 安装 该软件包可以安装 pip install table_evaluator 测验 可以通过克隆存储库并运行以下命令来运行测试： pytest tests 用法 请参阅示例笔记本以获取最新示例。 README示例只是该笔记本，但有时有些过时。 从导入类开始 from table_evaluator import load_data , TableEvaluator 该包通过具有两个

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设计是一种探索性活动，有很多方法可以迷路或迷路。 没有预先存在的地图-该地图是通过设计过程构建的。 我们首先讨论设计空间-创建新内容时可能的选择空间-以及如何对其进行可视化。 然后，我们讨论评估空间-可以按照不同标准衡量特定设计的空间-以及如何对其进行可视化。 就像在任何形式的探索中一样，很难进行盘点，进行元分析并从不同的抽象层次来考虑情况，即进行元认知。 我们认为这是任何设计过程中必不可少的部分。 开发了设计对话的规范模型，并将其与特定专业软件设计对话中发生的情况进行比较。

在线聚类算法在数据科学中发挥着至关重要的作用，尤其是在时间、内存使用和复杂性方面的优势，同时与传统聚类方法相比保持了较高的性能。本教程服务于，首先，作为在线机器学习的调查，特别是数据流聚类方法。在本教程中，最先进的算法和相关的核心研究线程将通过识别不同的类别基于距离，密度网格和隐藏的统计模型。聚类有效性指标作为聚类过程中的一个重要组成部分，通常被忽略或被分类指标所取代，导致对最终结果的误解，也将被深入研究。 然后，本文将介绍River，一个由Creme和scikit-multiflow合并而成的go-to Python库。它也是第一个包含在线集群模块的开源项目，该模块可以促进可重复性，并允许直接进一步改进。在此基础上，我们提出了基于现实问题和数据集的聚类配置、应用程序和基准设置的方法。

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