Kami sangat teruja untuk melancarkan InsightfulAI, sebuah Public Alpha API yang direka untuk memudahkan tugas klasifikasi dan regresi untuk pembangun Python dan saintis data . Keluaran alfa ini tersedia pada PyPI, membolehkan anda memasang dan mengujinya dengan cepat dengan pip!
InsightfulAI menyediakan persediaan yang diperkemas dan intuitif yang membolehkan anda menumpukan pada menyelesaikan masalah dan bukannya menangani kod pembelajaran mesin yang kompleks. Inilah peluang anda untuk menjadi pengguna awal, memberikan maklum balas yang berharga untuk membentuk masa depan InsightfulAI.
Public Alpha API ini menyediakan alatan penting untuk memulakan projek pembelajaran mesin anda dan menyepadukan pemantauan asas.
Keluaran alfa InsightfulAI tersedia di PyPI! Pasangnya dengan arahan berikut:
pip install InsightfulAI
Ini akan memasang versi alfa InsightfulAI, membolehkan anda mencuba cirinya dan memberikan maklum balas untuk membantu kami memperbaikinya.
Berikut ialah tutorial ringkas tentang menggunakan model regresi logistik InsightfulAI dalam projek anda.
Import InsightfulAI daripada API. Pilih jenis model anda (regresi logistik atau hutan rawak), dan mulakan dengan tetapan pilihan anda:
from insightful_ai_api import InsightfulAI # Initialize the API for logistic regression with solver choice model = InsightfulAI(model_type="logistic_regression", C=1.0, solver='lbfgs') # Options: 'lbfgs', 'liblinear', 'saga'
Muatkan set data anda ke dalam tatasusunan numpy atau bingkai data panda, kemudian bahagikannya kepada set latihan dan ujian:
import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split X = np.array([[...], ...]) # Features y = np.array([...]) # Target # Split into train and test sets X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
Latih model anda menggunakan kaedah muat:
pip install InsightfulAI
Manfaatkan pemprosesan tak segerak kelompok untuk membuat ramalan pada kelompok besar dengan cekap:
from insightful_ai_api import InsightfulAI # Initialize the API for logistic regression with solver choice model = InsightfulAI(model_type="logistic_regression", C=1.0, solver='lbfgs') # Options: 'lbfgs', 'liblinear', 'saga'
Nilai ketepatan model anda menggunakan fungsi penilaian:
import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split X = np.array([[...], ...]) # Features y = np.array([...]) # Target # Split into train and test sets X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
InsightfulAI termasuk OpenTelemetry untuk pemantauan dan penjejakan, membolehkan anda memperoleh cerapan tentang prestasi model anda dan isu nyahpepijat dengan mudah.
Keluaran Public Alpha API ini ialah peluang anda untuk menggunakan InsightfulAI dan membantu mempengaruhi evolusinya. Pasang InsightfulAI daripada PyPI:
model.fit(X_train, y_train) print("Model training complete!")
Maklum balas anda adalah penting—selami, terokai ciri dan beritahu kami pendapat anda!
Atas ialah kandungan terperinci Memperkenalkan InsightfulAI: Public Alpha API untuk Pembelajaran Mesin Ringkas. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!