experionml 1.2.1

A Python package for fast exploration of machine learning pipelines

ExperionML

💡 Introdução

Durante a fase de exploração de um projeto de aprendizado de máquina, o cientista de dados precisa identificar o pipeline mais adequado para o seu problema específico. Esse processo normalmente envolve diversas etapas, como limpeza de dados, criação ou seleção de atributos relevantes, teste de diferentes algoritmos e avaliação de múltiplas configurações de modelos.

Explorar várias combinações de pipelines costuma exigir muitas linhas de código. Quando todo esse processo é realizado em um único notebook, o código rapidamente se torna longo, difícil de manter e pouco organizado. Por outro lado, dividir os experimentos em múltiplos notebooks pode dificultar a comparação entre resultados e a visão geral do progresso do projeto. Além disso, refatorar código para cada novo experimento pode consumir um tempo significativo.

Quantas vezes você já executou as mesmas etapas de pré-processamento para diferentes conjuntos de dados? Quantas vezes precisou copiar e colar código de repositórios antigos para reutilizar em novos projetos?

ExperionML foi desenvolvido para resolver esses problemas comuns no fluxo de trabalho de machine learning. A biblioteca atua como uma camada de orquestração sobre todo o pipeline de modelagem, permitindo que cientistas de dados executem experimentos de forma rápida, organizada e reproduzível.

Com o ExperionML, tarefas repetitivas são automatizadas e o foco passa a ser a experimentação e a análise de resultados. Em poucas linhas de código, é possível aplicar etapas essenciais de pré-processamento, selecionar atributos relevantes, treinar múltiplos modelos e comparar seus desempenhos em um mesmo conjunto de dados.

Dessa forma, o ExperionML permite que o usuário avance rapidamente do dado bruto para insights relevantes, mantendo os experimentos estruturados e fáceis de analisar.

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Exemplo de etapas executadas no pipeline do ExperionML

1. Limpeza de dados

• Tratamento de valores ausentes
• Codificação de variáveis categóricas
• Detecção e remoção de outliers
• Balanceamento do conjunto de treinamento

2. Engenharia de atributos

• Criação de atributos não lineares
• Seleção das variáveis mais relevantes

3. Treinamento e validação de múltiplos modelos

• Ajuste de hiperparâmetros
• Treinamento dos modelos no conjunto de treino
• Avaliação no conjunto de teste

4. Análise dos resultados

• Cálculo de métricas de desempenho
• Visualizações para comparação entre modelos