🙌适用于任何 ML 项目的十大 Python 库🐍

TL;DR

在本文中，我将为您提供适用于任何机器学习项目的终极 Python 库：

• 机器学习周期每个步骤必须了解的库 - EDA、数据清理、数据工程、建模等……
• 全部开源
• 所有 Python

完整申请

1.🚀 Taipy

首先，我们来谈谈一个经常被忽视的问题——如何让你的模型更容易上手、更实用。Taipy
正是为此而生，它将你的机器学习模型提升到一个新的高度。
它是一个开源库，旨在简化前端（GUI）和机器学习/数据管道的开发。无需任何其他知识（无需 CSS，无需任何代码！）。它旨在加快应用程序开发速度，从最初的原型到可用于生产环境的应用程序。它是一个简单的 Python 应用构建器。

Taipy 确保您的 ML 模型可以进入成熟的试点和应用程序，从而给您的最终用户留下深刻印象。

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我们快要获得 1000 颗星了，没有你我们做不到🙏

EDA、数据清理和数据工程

2.🐼熊猫

如何在不了解 Pandas 的情况下使用 Python 编程？
该库包含两个核心数据结构：数据框和序列，支持快速灵活的数据清理和准备。基本功能包括：

• 加载数据
• 重塑数据框
• Pandas 是开启数据科学项目的基础统计工具。其他并行计算工具正在努力超越 Pandas，但其应用不如 Dask 或 Polars 广泛。这将成为未来文章的主题！

3.🌱 Numpy

Numpy 虽然比 Pandas 级别低，但它是科学计算和数据预处理的重要工具。
它围绕数组发展，支持快速数据操作和数学函数。Numpy
是另一个必备的 Python 库，与 Pandas 一样，也是执行以数据为中心的任务的必备库。

4.🔢统计模型

正如其名，这个库提供了统计分析函数。
其功能范围涵盖从描述性分析到统计检验；它也是处理时间序列数据、单变量和多变量统计等的优秀库。

5.👓 YData 分析

YData Profiling 只需一行代码即可全面分析您的数据，从而简化了 EDA 步骤。
分析内容包括缺失值检测、相关性分析、分布分析等。
该工具非常用户友好且直观，可轻松添加到您的数据科学工具箱中。

机器学习/深度学习算法

6.💼 Scikit-learn

这可能是 Python 最著名的三个库，名副其实。Sklearn

是机器学习领域的标杆。它包含不同的模型，例如 K 均值聚类、回归和分类算法。
它在降维技术方面也表现出色。Sklearn
还提供数据选择和验证功能。它易于学习/使用，应该成为您数据科学之旅中的首选机器学习库。

7.🧠 Keras

Keras 是一个运行在 TensorFlow 等框架之上的高级 API。如果您打算从神经网络入门，不妨从 Keras 开始。它简化了实现流程，是快速实现神经网络的理想选择，也是初学者学习神经网络的最佳选择。

8.🧠💪 TensorFlow

这个库是神经网络建模的必备工具。它非常适合处理非结构化数据，例如图像分类或自然语言处理 (NLP)。TensorFlow 广泛应用于研究和工业领域，因为它为神经网络的设计和操作提供了完整的 API。Keras（如上所述）提供了一个更高级（更简单）的 API（它建立在 TensorFlow 之上）。

9.🌴XGBoost​

XGBoost 是最受欢迎的机器学习算法库之一。
这个梯度提升库在实际应用中被广泛使用，尤其适用于表格数据。
它深受 Kaggle 竞赛获胜者的喜爱。
该库不仅包含回归和分类算法，还提供特征选择工具。

10.🐈 CatBoost

如果您的数据集主要由分类数据组成，那么这个库（Categorical Boosting）就是您的最佳选择。它规避了独热编码的复杂性，无需对分类数据进行预处理。在使用默认参数运行时，它可以提供比 XGBoost 更高的准确率。

希望您喜欢这篇文章！

我是一名新手作家，欢迎任何改进建议！

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