Awesome GitHub RepositoriesMachine Learning Visualization Libraries

Yellowbrick este o bibliotecă de vizualizare pentru machine learning și un instrument de diagnosticare a modelelor conceput pentru a analiza importanța feature-urilor, distribuțiile țintă și metricile de eroare ale modelelor. Servește ca toolkit vizual pentru diagnosticarea underfitting-ului și overfitting-ului prin utilizarea curbelor de validare și învățare. Proiectul oferă suite specializate pentru evaluarea modelelor predictive și a învățării nesupervizate. Permite determinarea numărului optim de clustere prin metode de tip elbow și coeficienți silhouette, și evaluează calitatea clasificatorilor și regresorilor prin curbe ROC, matrice de confuzie și grafice de reziduuri. Biblioteca acoperă mai multe domenii de capabilități de nivel înalt, inclusiv analiza feature engineering-ului pentru a identifica variabilele predictive, hyperparameter tuning pentru a ajusta complexitatea modelului și diagnosticarea erorilor de regresie pentru a identifica punctele de date influente. Include, de asemenea, instrumente pentru proiecția manifold learning pentru a vizualiza date de înaltă dimensiune și corpora de text. Instrumentul se integrează cu API-ul Scikit-Learn pentru a consuma metodele standard de fit și predict.