OptiAlgo menyediakan solusi cepat dan andal untuk mencari algoritma terbaik bagi pengguna, serta memberikan fleksibilitas dalam menangani berbagai masalah data.
Project description
OptiAlgo
OptiAlgo menyediakan solusi yang cepat dan andal bagi pengguna yang ingin menemukan algoritma terbaik untuk data mereka tanpa harus melakukan pengujian yang rumit dan memakan waktu secara manual.
Fitur
- Data Prepration
- Data Preprocessing
- Text Preprocessing (2x Faster)
- Comparing Model
- Set Model
- Prediction
- HyperParameter Tuning
Instalasi
Sebelum install OptiAlgo, disarankan membuat environment terlebih dahulu.
pip install optialgo
atau
pip install git+https://github.com/nsandarma/OptiAlgo.git
dan untuk kebutuhan text preprocessing
>>> import nltk
>>> nltk.download('all')
Cara Menggunakan
import pandas as pd
from optialgo import Dataset, Classification
df = pd.read_csv('dataset_ex/drug200.csv')
features = ['Age','Sex','BP','Cholesterol',"Na_to_K"]
target = 'Drug'
dataset = Dataset(dataframe=df)
dataset.fit(features=features,target=target)
clf = Classification()
result = clf.compare_model(output='table',train_val=True)
print(result)
untuk lebih lengkap nya anda bisa temukan pada notebook example
Cara Berkontribusi
Kami sangat menyambut kontribusi dari komunitas untuk meningkatkan dan mengembangkan OptiAlgo. Berikut adalah langkah-langkah umum untuk berkontribusi:
- Beri Masukan: Berikan masukan tentang bagaimana kami dapat meningkatkan OptiAlgo melalui pembuatan issues.
- Kode Sumber: Jika Anda seorang pengembang, Anda dapat berkontribusi dengan menulis kode sumber baru atau memperbaiki yang sudah ada.
- Uji Coba: Bantu kami dengan menguji OptiAlgo dan memberikan umpan balik tentang pengalaman Anda.
Lisensi
MIT
Kontak
email : nsandarma@gmail.com
Terima kasih telah menggunakan OptiAlgo!
Project details
Release history Release notifications | RSS feed
Download files
Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.
Source Distribution
Built Distribution
Filter files by name, interpreter, ABI, and platform.
If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.
Copy a direct link to the current filters
File details
Details for the file optialgo-1.0.2.tar.gz.
File metadata
- Download URL: optialgo-1.0.2.tar.gz
- Upload date:
- Size: 27.2 kB
- Tags: Source
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/5.1.0 CPython/3.12.2
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
42b79e2de7979a42fb7aa0bde1a62b7e2bf38bab127c2c89e56e32ad07fde1f4
|
|
| MD5 |
8024d358674b407ac96e4d41223e08e4
|
|
| BLAKE2b-256 |
54de16cb108b77586dbf8877e58167c75eab443ada6c1f831e73937fd780a4db
|
File details
Details for the file optialgo-1.0.2-py3-none-any.whl.
File metadata
- Download URL: optialgo-1.0.2-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 30.8 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/5.1.0 CPython/3.12.2
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
73fca21a765e79981bc735379b9d6d944a9d0e97c0d4a96eea9ce6efb641235d
|
|
| MD5 |
6c1db8ee6071b2a94c7c5587e5e37152
|
|
| BLAKE2b-256 |
515aa8edcbd0f357f86871241162bc59b2d1648640110986a40db05345ce9f1e
|