DmDSLab 1.0.1

Data Science Laboratory Toolkit - инструменты для эффективных исследований

DmDSLab: Data Science Laboratory Toolkit

DmDSLab — это библиотека инструментов для автоматизации рутинных задач в Data Science проектах, с фокусом на удобную работу с датасетами и структурированное управление данными.

🚀 Основные возможности

• Контейнеры данных: Типизированные структуры для хранения ML данных (ModelData, DataSplit)
• UCI Dataset Manager: Удобный доступ к датасетам UCI ML Repository с кэшированием
• Автоматические разбиения: Создание train/validation/test разбиений и k-fold CV
• Метаданные: Встроенная поддержка информации о датасетах и экспериментах

📦 Установка

pip install DmDSLab

Для работы с UCI датасетами:

pip install DmDSLab[uci]

🔥 Быстрый старт

Работа с контейнерами данных

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

# Создание структуры 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}")
print(f"Feature names: {data.feature_names}")

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

Работа с UCI датасетами

from dmdslab.datasets.uci_dataset_manager import UCIDatasetManager, TaskType

# Инициализация менеджера
manager = UCIDatasetManager()

# Поиск датасетов
datasets = manager.filter_datasets(
    task_type=TaskType.BINARY_CLASSIFICATION,
    min_instances=1000,
    max_instances=10000
)

# Загрузка датасета
model_data = manager.load_dataset(73)  # Mushroom dataset
print(f"Loaded: {model_data.info.name}")
print(f"Shape: {model_data.shape}")

# Создание разбиений
split = manager.load_dataset_split(73, test_size=0.2, random_state=42)
kfold_splits = manager.load_dataset_kfold(73, n_splits=5, random_state=42)

📚 Документация

Архитектура

dmdslab/
├── datasets/           # Работа с датасетами
│   ├── ml_data_container.py    # Контейнеры данных
│   └── uci_dataset_manager.py  # UCI Repository integration
└── scripts/           # Утилиты и скрипты инициализации

Основные компоненты

ModelData

Контейнер для хранения признаков и целевой переменной с метаданными:

• Автоматическое преобразование pandas → numpy
• Встроенная валидация размерностей
• Поддержка выборки и копирования
• Интеграция с DataInfo для метаданных

DataSplit

Структура для организации train/validation/test разбиений:

• Гибкие конфигурации разбиений
• Автоматический расчет пропорций
• Поддержка стратификации
• Метаинформация о разбиении

UCIDatasetManager

Менеджер для работы с UCI ML Repository:

• Локальная база метаданных (30+ датасетов)
• Фильтрация по типу задач, размеру, домену
• Кэширование загруженных данных
• Автоматическое создание разбиений

🗄️ База данных UCI датасетов

Проект включает предварительно настроенную базу данных с метаданными популярных UCI датасетов:

# Инициализация базы данных
python scripts/initialize_uci_database.py

# Статистика
manager = UCIDatasetManager()
stats = manager.get_statistics()
print(f"Доступно датасетов: {stats['total_datasets']}")

Включает датасеты из различных доменов:

• Финансы: Credit scoring, банковский маркетинг
• Медицина: Диагностика, предсказание осложнений
• Кибербезопасность: Детекция спама, фишинговых сайтов
• Физика: Детекция частиц, астрономия
• И многое другое: 15+ доменов, разные размеры и сложность

🔬 Для исследователей

DmDSLab создан для исследователей, которые хотят:

• Быстро получать доступ к стандартным датасетам
• Воспроизводимо создавать разбиения данных
• Структурированно хранить метаданные экспериментов
• Фокусироваться на алгоритмах, а не на подготовке данных

🛠️ Разработка

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

# Установка в режиме разработки
pip install -e .

# Запуск тестов
pytest tests/

📄 Лицензия

Apache License 2.0. См. LICENSE для деталей.

👨‍💻 Автор

Dmatryus Detry - GitHub

---

DmDSLab - инструменты для эффективных исследований в Data Science