【源码】基于Python的数据处理与模型评估工具集

项目简介

本项目是基于Python构建的数据处理与模型评估系统，它集成了pandas、numpy、sklearn等多种工具库，为用户提供了涵盖数据预处理、特征工程、模型训练及评估全流程的实用工具，还具备丰富的可视化功能，助力用户直观理解数据和模型性能。

项目的主要特性和功能

1. 数据探索与预处理：可探索数据基本情况，如缺失值、异常值、特征分布等，并进行缺失值填充、特征编码等预处理操作。
2. 特征工程：提供特征分箱、选择功能，通过计算IV值、VIF等评估指标，挑选对目标变量影响显著的特征并生成重要性排序。
3. 模型训练与评估：支持逻辑回归、决策树、随机森林等多种机器学习算法，能计算AUC、KS值、混淆矩阵等评估指标以衡量模型性能。
4. 可视化：借助matplotlib、seaborn等库，可绘制ROC曲线、KS曲线、特征分布图等，让数据分析和模型评估更直观。
5. 工具集成：整合多种工具库，使功能更丰富强大。

安装使用步骤

1. 下载本项目的源码文件到本地。
2. 在终端运行pip install -r requirements.txt命令，安装项目所需依赖库。
3. 在项目目录下，阅读示例代码，了解各工具的使用方法和功能。
4. 根据项目需求，自行编写代码，调用工具集中的函数和类进行数据处理和模型评估。

注意：项目源码文件有详细注释，可按注释阅读使用。由于涉及较多算法和库，建议用户具备一定Python编程基础和机器学习知识。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】