model-comparison-tool

模型比较工具

通过交叉验证、指标评估和自动模型选择，系统地比较多个机器学习模型。

用途

模型比较适用于：

• 算法选择与基准测试
• 超参数调优比较
• 模型性能验证
• 特征工程评估
• 生产环境模型选择

功能

• 多模型比较：同时测试 5 种以上算法
• 交叉验证：K 折、分层、时间序列拆分
• 全面的指标：准确率、F1、ROC-AUC、RMSE、MAE、R²
• 统计检验：用于显著性检验的配对 t 检验
• 可视化：性能图表、ROC 曲线、学习曲线
• 自动选择：根据标准推荐最佳模型

快速开始

from model_comparison_tool import ModelComparisonTool

# Compare classifiers
comparator = ModelComparisonTool()
comparator.load_data(X_train, y_train, task='classification')

results = comparator.compare_models(
    models=['rf', 'gb', 'lr', 'svm'],
    cv_folds=5
)

best_model = comparator.get_best_model(metric='f1')

CLI 用法

# Compare models on CSV data
python model_comparison_tool.py --data data.csv --target target --task classification

# Custom model comparison
python model_comparison_tool.py --data data.csv --target price --task regression --models rf,gb,lr --cv 10

# Export results
python model_comparison_tool.py --data data.csv --target y --output comparison_report.html

局限性

• 需要足够的数据才能进行有效的交叉验证
• 大型数据集的比较耗时可能较长
• 不包含深度学习模型（请使用专用框架）
• 必须提前完成特征工程