DmDSLab 2.0.0

Data Science Laboratory Toolkit - инструменты для эффективных исследований

DmDSLab: Data Science Toolkit

🎉 Новое в версии 2.0

• 🌐 UCI Dataset Loader: Доступ к датасетам из UCI ML Repository
• 💾 Интеллектуальное кеширование: Загрузил один раз - используй всегда
• 🎯 Автоматическое определение: Типы задач и категориальные признаки из коробки
• 📊 Progress Bars: Визуальный контроль процесса загрузки

🚀 Основные возможности

Работа с UCI Repository

• Простая загрузка: Один вызов функции для получения датасета
• Кеширование: Автоматическое сохранение загруженных данных
• Метаданные: Полная информация о каждом датасете
• Фильтрация: Поиск датасетов по различным критериям

Контейнеры данных

• ModelData: Универсальный контейнер для ML данных с автоматической валидацией
• DataSplit: Гибкие разбиения train/validation/test
• DataInfo: Структурированные метаданные о датасетах

Препроцессинг

• Автоматическое преобразование: Pandas ↔ NumPy
• Валидация данных: Проверка размерностей и типов
• Выборки: Случайные и стратифицированные
• K-fold: Встроенная поддержка кросс-валидации

📦 Установка

Требования: Python 3.11 или выше

# Проверьте версию Python
python --version  # Должно быть 3.11.x или 3.12.x

# Базовая установка
pip install DmDSLab

# С поддержкой UCI (рекомендуется)
pip install DmDSLab[uci]

# Полная установка со всеми зависимостями
pip install DmDSLab[all]

🔥 Быстрый старт

Загрузка из UCI Repository (НОВОЕ!)

from dmdslab.datasets import load_uci_by_name, load_uci_dataset

# Самый простой способ - по имени
iris = load_uci_by_name('iris')
print(f"Загружен {iris.metadata['name']}: {iris.shape}")

# Загрузка по ID
wine = load_uci_dataset(109)  # Wine dataset

# Использование менеджера для больших возможностей
from dmdslab.datasets.uci import UCIDatasetManager

manager = UCIDatasetManager()
data = manager.load_dataset(53, show_progress=True)  # Iris с progress bar

Работа с контейнерами данных

from dmdslab.datasets import ModelData, create_data_split
import numpy as np

# Создание данных
X = np.random.randn(1000, 10)
y = np.random.randint(0, 2, 1000)

data = ModelData(features=X, target=y)
print(f"Dataset shape: {data.shape}")

# Автоматическое разбиение
split = create_data_split(X, y, test_size=0.2, validation_size=0.1)
print(f"Train: {split.train.n_samples}")
print(f"Val: {split.validation.n_samples}")
print(f"Test: {split.test.n_samples}")

📚 Примеры использования

🌐 UCI Dataset Loader

Пакетная загрузка датасетов

from dmdslab.datasets.uci import UCIDatasetManager

manager = UCIDatasetManager()

# Загрузка нескольких датасетов
dataset_ids = [53, 17, 19, 45]  # Iris, Breast Cancer, Wine, Heart Disease
datasets = manager.load_datasets(dataset_ids, show_progress=True)

for data in datasets:
    if isinstance(data, ModelData):
        print(f"{data.metadata['name']}: {data.shape}")

Управление кешем

# Проверка информации о кеше
info = manager.get_cache_info()
print(f"Датасетов в кеше: {info['total_datasets']}")
print(f"Размер кеша: {info['total_size']}")

# Очистка конкретного датасета
manager.clear_cache(dataset_id=53)

# Полная очистка кеша
manager.clear_cache()

Поиск датасетов (если установлена база метаданных)

# Инициализация базы данных UCI
python scripts/initialize_uci_database.py

# Использование фильтров
from dmdslab.datasets.uci_dataset_manager import UCIDatasetManager, TaskType

manager = UCIDatasetManager()
binary_datasets = manager.filter_datasets(
    task_type=TaskType.BINARY_CLASSIFICATION,
    min_instances=1000,
    max_instances=10000
)

📊 Работа с разбиениями

from dmdslab.datasets import create_data_split, create_kfold_data

# Разбиение со стратификацией
split = create_data_split(
    X, y, 
    test_size=0.2,
    validation_size=0.2,
    stratify=True,
    random_state=42
)

# K-fold кросс-валидация
kfold_splits = create_kfold_data(X, y, n_splits=5, random_state=42)

for i, fold in enumerate(kfold_splits):
    print(f"Fold {i}: train={fold.train.n_samples}, val={fold.validation.n_samples}")

🔬 Интеграция с scikit-learn

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Загрузка данных из UCI
data = load_uci_by_name('wine')
split = create_data_split(data.features, data.target, test_size=0.2)

# Обучение модели
model = RandomForestClassifier(random_state=42)
model.fit(split.train.features, split.train.target)

# Оценка
predictions = model.predict(split.test.features)
accuracy = accuracy_score(split.test.target, predictions)
print(f"Accuracy: {accuracy:.3f}")

🗄️ Доступные UCI датасеты

DmDSLab включает быстрый доступ к популярным датасетам:

Имя	ID	Описание	Размер
iris	53	Классический датасет ирисов Фишера	150×4
wine	109	Классификация итальянских вин	178×13
breast_cancer	17	Диагностика рака груди Wisconsin	569×30
adult	2	Предсказание дохода >$50K	48842×14
mushroom	73	Классификация съедобных грибов	8124×22
heart_disease	45	Диагностика сердечных заболеваний	303×13

И многие другие! Полный список доступен через POPULAR_DATASETS.

Вы можете взять любой датасет с сайта и выгрузить его по id (предпочтительно) или name.

🛠️ Архитектура

dmdslab/
├── datasets/              # Работа с датасетами
│   ├── ml_data_container.py    # Контейнеры ModelData, DataSplit
│   ├── uci/                    # UCI ML Repository интеграция
│   │   ├── uci_manager.py      # Основной менеджер
│   │   ├── uci_cache.py        # Система кеширования
│   │   ├── uci_metadata.py     # Работа с метаданными
│   │   └── uci_utils.py        # Вспомогательные функции
│   └── uci_dataset_manager.py  # База данных датасетов
└── scripts/              # Утилиты
    └── initialize_uci_database.py  # Инициализация БД

🔧 Настройка и конфигурация

Настройка кеширования

# Кастомная директория кеша
manager = UCIDatasetManager(cache_dir="./my_cache")

# Отключение кеша
manager = UCIDatasetManager(use_cache=False)

# Настройка логирования
manager = UCIDatasetManager(log_level="DEBUG")

Работа без интернета

# Загрузка только из кеша
manager = UCIDatasetManager(raise_on_missing=False)
data = manager.load_dataset(53)  # Вернет None если нет в кеше

🔬 Для исследователей

DmDSLab создан специально для исследователей в области машинного обучения:

• Воспроизводимость: Фиксированные random seeds и версионирование
• Стандартизация: Единый интерфейс для всех датасетов
• Метаданные: Полная информация о каждом датасете
• Эффективность: Кеширование экономит время и трафик

🚀 Разработка

# Клонирование репозитория
git clone https://github.com/Dmatryus/DmDSLab.git
cd DmDSLab

# Установка в режиме разработки
pip install -e .[dev,uci]

# Запуск тестов
pytest tests/

# Проверка стиля кода
ruff check dmdslab/

Добавление новых UCI датасетов

1. Отредактируйте scripts/initialize_uci_database.py
2. Добавьте информацию о датасете
3. Запустите скрипт для обновления базы
4. Создайте PR с изменениями

📈 Производительность

• Кеширование: Повторная загрузка в 100+ раз быстрее
• Оптимизация памяти: Эффективное хранение больших датасетов
• Параллельная загрузка: В планах для версии 2.1

🤝 Вклад в проект

Мы приветствуем вклад от сообщества! См. CONTRIBUTING.md для деталей.

📄 Лицензия

Apache License 2.0. См. LICENSE для деталей.

👨‍💻 Автор

Dmatryus Detry - GitHub