文件名称：Kaggler：Kaggle数据科学竞赛代码
文件大小：63KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-23 23:16:12
python machine-learning kaggle feature-engineering automl
卡格勒 Kaggler是一个Python软件包，用于轻量级在线机器学习算法和ETL和数据分析的实用程序功能。 它根据MIT许可证分发。 其在线学习算法的灵感来自Kaggle用户。 它使用可有效处理大型稀疏数据的稀疏输入格式。 核心代码通过使用Cython进行了速度优化。 安装 依存关系 所需的Python软件包列在requirements.txt 赛顿 h5py 超光 lightgbm ml_metrics numpy / scipy 大熊猫 scikit学习 使用点子 PyPi提供了用于pip安装的Python软件包： (sudo) pip install -U Kaggler 如果由于找不到MurmurHash3.h而导致安装失败，请添加. 描述为LD_LIBRARY_PATH 。 从源代码 如果要从源代码安装它： python setup.py build_ext --inplace (sudo) python setup.py install 数据I / O Kaggler支持CSV（ .csv ），LibSVM（ .sps ）和HDF5（ .h5 ）文件格式
【文件预览】：
Kaggler-master
----setup.py(4KB)
----.gitignore(749B)
----requirements.txt(91B)
----kaggler()
--------util.pxd(304B)
--------model()
--------__init__.py(236B)
--------online_model()
--------feature_selection()
--------preprocessing()
--------ensemble()
--------util.pyx(4KB)
--------data_io.py(9KB)
--------metrics()
--------const.py(46B)
----.readthedocs.yml(578B)
----SECURITY.md(257B)
----MANIFEST.in(115B)
----CONTRIBUTING.md(318B)
----LICENSE(1KB)
----setup.cfg(40B)
----requirements-test.txt(58B)
----.github()
--------workflows()
----README.md(8KB)
----tests()
--------conftest.py(1KB)
--------test_encoders.py(3KB)
--------test_classification_tree.py(750B)
--------__init__.py(0B)
--------test_ohe.py(799B)
--------test_automl.py(1KB)
--------test_ftrl.py(970B)
--------test_lbe.py(740B)
--------test_sgd.py(1KB)
--------const.py(39B)
----docs()
--------requirements.txt(68B)
--------Makefile(7KB)
--------index.rst(499B)
--------conf.py(8KB)
--------installation.rst(371B)
--------make.bat(791B)
--------about.rst(428B)
--------changelog.rst(672B)
--------source()
----tox.ini(1020B)