🚀 **简介**：
cleanlab，一个专为杂乱无章的真实世界数据和标签设计的AI包，帮助您通过自动检测机器学习数据集中的问题，清理数据和标签，从而训练出更优质的模型。
🛠️ **主要功能**：
- 与任何分类器兼容，包括PyTorch、TensorFlow、OpenAI、XGBoost等。
- 一键检测数据集中的标签问题。
- 训练鲁棒模型，更可靠地处理噪声数据。
- 估计使用无标签问题数据训练的预测结果。
🎯 **适用场景**：
- 图像、文本、音频或表格数据的快速处理。
- 自动检测数据问题，如异常值、重复、标签错误等。
- 主动学习，智能建议下一步数据标记或重新标记。
📈 **理论支持**：
- 基于可证明的标签噪声估计理论，即使模型不完美，也能提供精确估计。
🔧 **性能特点**：
- 快速：代码并行化和可扩展。
- 易于使用：简单一行代码，即可发现错误标记的数据或训练噪声鲁棒模型。
- 通用性：适用于任何数据集和模型。
🌐 **社区与资源**：
- 加入我们的Slack社区，获取帮助和参与讨论。
- 访问Cleanlab Studio，体验无代码数据改进，提高工作效率。
📚 **学术贡献**：
cleanlab基于同行评审研究，引用相关论文，支持您的学术和研究工作。
🔗 **资源链接**：
- [cleanlab GitHub仓库](https://github.com/cleanlab/cleanlab)
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import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom cleanlab.classification import CleanLearningfrom cleanlab.filter import find_label_issues# 生成随机数据np.random.seed(0)num_samples = 1000num_features = 10X = np.random.randn(num_samples, num_features)y = np.random.randint(0, 2, size=num_samples)# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)# 创建随机森林分类器并进行拟合rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0)rf.fit(X_train, y_train)# 使用cleanlab找到标签问题label_issues = find_label_issues(y_train, rf.predict_proba(X_train))# 打印有问题的标签print("有问题的标签索引：", label_issues)# 创建CleanLearning对象并重新拟合模型cl = CleanLearning(clf=rf, seed=0)cl.fit(X_train, y_train)# 评估新模型print("新模型测试集准确率：", cl.score(X_test, y_test))
文末彩蛋：
ML库安利大放送
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