Python get_baseball_dfの例

コード例 #1

    def test_OneHotEncoder(self):
        df = get_baseball_df()

        p = Pipeline([('e', OneHotEncoder(columns=['League']))])

        df = p.transform(df)

        info(df)

コード例 #2

    def test_ScopedTransformer(self):
        df = get_baseball_df()

        p = Pipeline([('e',
                       ScopedTransformer(transformer=MinMaxScaler(),
                                         columns=['RS']))])

        df = p.fit_transform(df, [])

        info(df)

コード例 #3

    def test_scatter_matrix(self):
        df = get_baseball_df()

        scatter_matrix(df)

コード例 #4

ファイル: viewer.py プロジェクト: ppwfx/litkit

import pandas as pd

from litkit.dash.viewer import view
from litkit.data import get_baseball_df
from litkit.inspect import info

p = Pipeline([('estimator', Lasso())])

pg = [{'estimator': [Lasso(), LinearRegression(), ElasticNet(), Ridge()]}]

gs = GridSearchCV(estimator=p,
                  param_grid=pg,
                  n_jobs=1,
                  return_train_score=True)

df = get_baseball_df()

y = df['RS']
X = df[['RA', 'W', 'OBP', 'SLG']]

gs.fit(X, y)

r_df = pd.DataFrame(gs.cv_results_)

del r_df['params']
r_df['param_estimator'] = r_df['param_estimator'].apply(
    lambda x: x.__class__.__name__)

view(r_df)

pp(p.named_steps["estimator"])

コード例 #5

ファイル: test_inspect.py プロジェクト: ppwfx/litkit

    def test_info(self):
        df = get_baseball_df()

        info(df)

        info(df.values)