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fklearn

fklearn

通过函数式编程简化机器学习问题的解决方案

fklearn基于函数式编程原则，旨在简化实际机器学习问题的解决。其核心原则包括：模型验证应反映真实情况、生产模型应与已验证模型一致、模型可快速投产，以及结果的可重复性和易于深入分析。用户可通过pip或源码安装fklearn，并可参考详尽文档和社区支持以快速入门。

fklearn机器学习功能编程Apache许可证scikit-learnGithub开源项目
访问官网GitHub文档

fklearn 项目介绍

项目概述

fklearn 是一个采用函数式编程原则来解决机器学习问题的开源项目。它的灵感来源于广为人知的 scikit-learn 库，旨在使解决实际机器学习问题更加便捷和高效。

项目原则

fklearn 建立在几个核心原则之上：

  1. 真实场景验证：验证应能反映真实生活中的应用场景，确保模型在实际应用中能表现良好。
  2. 一致性：生产环境中的模型应与已经验证过的模型保持一致，这样可以避免在上线过程中引入意外错误。
  3. 简单的生产环境准备：模型应在进行少量额外步骤之后即可用于生产，这大大简化了部署流程。
  4. 可复现性和深入分析：fklearn 支持轻松复现模型结果，并方便进行深入分析，以帮助理解模型性能及其改进空间。

安装方法

用户可以通过以下两种方式来安装 fklearn：

  1. 使用 pip 安装：

    pip install fklearn

  2. 从源代码安装：

    git clone git@github.com:nubank/fklearn.git
cd fklearn
git checkout master
pip install -e .

许可证

fklearn 遵循 Apache 2.0 开源许可证，使得它不仅可以自由使用，也允许进行修改和再分发，适用于商业和非商业用途。

fklearn 是一个可大大简化机器学习开发流程的工具，特别适合那些希望在机器学习项目中快速进行模型开发和应用的开发者与数据科学家。通过利用函数式编程的强大功能，fklearn 不仅提高了模型的可靠性，还增强了可维护性和生产部署的速度。

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