horserace:测试机器学习算法的框架

赛马 赛马是将常见机器学习算法应用于数据集并评估哪个表现最佳的最简单方法。 Horserace 支持以下类型的问题： 分类 回归 聚类 降维 推荐 用法 $ pip install horserace $ from horserace.run_race import Race $ race = Race(pandas_df, x_cols, y_cols, problem_type) $ race.go() |||||||||||||||||||| And they're off! |||||||||||||||||||| Logistic regression: Accuracy: 0.50 (+/- 0.63) KNN: Accuracy: 0.83 (+/- 0.28) Random forest: Accuracy: 0.73 (+/- 0.32) ####使用的算法