【亲测免费】 Evidently.ai 开源项目教程

Evidently.ai 开源项目教程

【免费下载链接】evidently Evaluate and monitor ML models from validation to production. Join our Discord: https://discord.com/invite/xZjKRaNp8b 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ev/evidently

1. 项目介绍

Evidently.ai 是一个用于数据分析和模型解释的开源库，旨在帮助数据科学家和 ML 工程师更好地理解和验证机器学习模型的性能。该项目提供了可交互的可视化工具，以及对预测模型的本地和分布式评估方法。

2. 项目快速启动

安装

首先，确保你的 Python 环境已经安装了 pip。然后，你可以使用以下命令来安装 Evidently：

pip install evidently

使用示例

下面是一个简单的例子，展示了如何使用 Evidently 分析两个数据集的预测结果：

from evidently import ColumnMapping, Dashboard
from evidently.analyzers import PredictionDriftAnalyzer
from evidently.profile_stages import prepare_profile

# 假设你已经有了训练数据集（train_data）和测试数据集（test_data）
column_mapping = ColumnMapping()
column_mapping.target = "target"
column_mapping.predicted = "predicted"

analyzer = PredictionDriftAnalyzer(prepare_profile(column_mapping, train_data, test_data))

dashboard = Dashboard(analyzers=[analyzer])
dashboard.show()

这将生成一个可视化的报告，展示模型预测在训练数据和测试数据之间的漂移情况。

3. 应用案例和最佳实践

Evidently 可以应用于多个场景：

1. 模型验证：在部署前检查模型在新数据上的表现，预防过拟合或欠拟合。
2. 监控生产环境：持续跟踪模型的性能，及时发现并解决性能下降的问题。
3. 合规性和公平性分析：通过可视化工具，检查模型是否对特定群体存在偏见，提升模型的公正性。

最佳实践包括定期运行 Evidently 分析，结合业务指标调整模型参数，以及与业务团队共享分析结果以便共同决策。

4. 典型生态项目

Evidently 与其他一些开源项目紧密合作，构建更强大的 ML 生态系统：

• TensorFlow 和 PyTorch：Evidently 可以与这些深度学习框架无缝集成，用于评估和解释模型。
• Pandas：作为数据处理的基础，Pandas 数据框是 Evidently 输入数据的主要格式。
• Jupyter Notebook 和 Colab：非常适合用于交互式地创建和分享 Evidently 的分析结果。

要了解更多的整合和扩展方式，参考项目文档中的集成指南和API说明。

现在你已经掌握了 Evidently.ai 的基础，开始尝试它来增强你的数据分析和模型解释流程吧！

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