文件名称：ebm2onnx:将EBM模型转换为ONNX的工具
文件大小：413KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-08 17:04:57
Python
ebm2onnx 模型序列化到ONNX 特征 二进制分类 回归 连续变量 分类变量 互动互动 多类分类（在EBM中仍处于试验阶段） 开始使用 # prepare dataset df = pd . read_csv ( 'titanic_train.csv' ) df = df . dropna () feature_columns = [ 'Age' , 'Fare' , 'Pclass' , 'Embarked' ] label_column = "Survived" y = df [[ label_column ]] le = LabelEncoder () y_enc = le . fit_transform ( y ) x = df [ feature_columns ] x_train , x_test , y_train , y_test = train_test_spli
【文件预览】：
ebm2onnx-master
----README.rst(2KB)
----docs()
--------history.rst(28B)
--------conf.py(5KB)
--------usage.rst(71B)
--------make.bat(770B)
--------installation.rst(1KB)
--------readme.rst(27B)
--------Makefile(609B)
--------index.rst(294B)
--------contributing.rst(33B)
----asset()
--------BankChurners.csv(1.44MB)
--------titanic_train.csv(60KB)
----.github()
--------ISSUE_TEMPLATE.md(319B)
--------workflows()
----tests()
--------test_operators_ml.py(1KB)
--------test_graph.py(4KB)
--------utils.py(1000B)
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--------test_operators.py(8KB)
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----requirements_test.txt(43B)
----LICENSE(1KB)
----ebm2onnx()
--------utils.py(391B)
--------operators_ml.py(911B)
--------operators.py(8KB)
--------__init__.py(167B)
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--------convert.py(5KB)
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----HISTORY.rst(89B)
----setup.cfg(343B)
----requirements.txt(41B)
----setup.py(1KB)
----.gitignore(1KB)
----.editorconfig(292B)