Package: intelligenzaartificiale
🚧 La libreria è ancora in fase di SVILUPPO 🚧Intelligenza ArtificialeLa libreira python creata per neofiti e datascientist che semplifica l'analisi dati e lo sviluppo di modelli di apprendimento automatico e profondo.Intelligenza-Artificiale è l'unica libreria python MADE in ITALY che permette a qualsiasi persona di :Leggere, Manipolare, Pulire dataset di ogni tipoAnalizzare i dati per trasformarli in importanti informazioniCreare in meno di 5 righe di codice modelli di MLSviluppare reti neurali& molto molto altro ancorarichiamando i metodi in italiano !Installazione LibreriaLa libreria intelligenzaartificiale richiedePYTHONv3.6+Per installare la libreria puoi usare il comando pip3 .pip3installintelligenzaartificialese invece utilizzi google colab...!pipinstallintelligenzaartificialePartizione LibreriaAl momento abbiamo deciso di partizionare la libreria in moduli, per rendere il codice il più portabile e leggero possibile.ModuloImportUtilizzoDatasetfrom intelligenzaartificiale import dataset as dtlettura e manipolazine set di dati ( .csv , .xlsx , .xls , .html , .json , sql )BigDatasetfrom intelligenzaartificiale import bigdataset as bdtlettura e manipolazine set di dati molto grandi compresi bigdataStatisticafrom intelligenzaartificiale import statistica as stanalisi datiPreprocessingfrom intelligenzaartificiale import preprocessing as pppulizia, manipolazione e preprocessing dei datiTextPreprocessingfrom intelligenzaartificiale import textpreprocessing as tpppulizia, manipolazione e preprocessing per dati testualiVisualizzazionefrom intelligenzaartificiale import visualizzazione as vzcreazione grafici e visualizzazione datiMachine Learningfrom intelligenzaartificiale import machinelearning as mlcreazione di modelli di apprendimento automaticoDeep Learningfrom intelligenzaartificiale import depplearning as dlcreazione di reti neuraliNLPfrom intelligenzaartificiale import nlptrattamento delle informazioni testualiDocumentazioneQui sotto troverai elencati tutti i metodi della libreria con degli esempiStep 1 ---Modulo Dataset e BigDatasetCon questo modulo potrai leggere qualsiasi tipo di datasetLeggere un file .csvfromintelligenzaartificialeimportdatasetasdtil_mio_dataset=dt.leggi_csv("file_name.csv")Leggere file .csv enormifromintelligenzaartificialeimportbigdatasetasbdtil_mio_dataset=bdt.leggi_csv("Bigfile.csv")#per convertire il file molto grande in un file leggibile anche con il modulo DATASETbdt.salva_feather(il_mio_dataset,"nuovoFile")fromintelligenzaartificialeimportdatasetasdtil_mio_dataset=dt.leggi_feather("nuovoFile.feather")Leggere un file excelfromintelligenzaartificialeimportdatasetasdtil_mio_dataset=dt.leggi_xls("file_name.xls")Leggere un foglio specifico di un file excelfromintelligenzaartificialeimportdatasetasdtil_mio_dataset=dt.leggi_sheet("file_name.xls","nome_foglio")Leggere un file htmlfromintelligenzaartificialeimportdatasetasdtil_mio_dataset=dt.leggi_html("file_name.html")Leggere un file jsonfromintelligenzaartificialeimportdatasetasdtil_mio_dataset=dt.leggi_json("file_name.json")Carica e lavora su oltre 750+ dataset già caricatifromintelligenzaartificialeimportdatasetasdt#ritorna la lista dei nomi degli oltre 750 dataset disponibiliprint(dt.lista_datasets())#ritorna la documentazione del dataset sceltoprint(dt.documentazione_dataset("iris"))#ritorna il dataframe del dataset richiestoil_mio_dataset=dt.importa_dataset("iris")Ottenere informazioni di base sulle colonnefromintelligenzaartificialeimportdatasetasdtil_mio_dataset=dt.leggi_csv("file_name.csv")print(dt.lista_colonne(il_mio_dataset))print(dt.tipo_colonne(il_mio_dataset))Rimuovere una o più colonnefromintelligenzaartificialeimportdatasetasdtil_mio_dataset=dt.leggi_csv("file_name.csv")nuovo_dataset=dt.rimuovi_colonna(il_mio_dataset,"colonna_da_eliminare")colonne_inutili=["colonna3","colonna12","colonna33"]nuovo_dataset=dt.rimuovi_colonne(il_mio_dataset,colonne_inutili)Separare i vari tipi di datofromintelligenzaartificialeimportdatasetasdtil_mio_dataset=dt.leggi_csv("file_name.csv")valori_numerici=dt.numerici(il_mio_dataset)valori_categorici=dt.categorici(il_mio_dataset)valori_booleani=dt.booleani(il_mio_dataset)Scarica degli esempi praticiEsempio Completo modulo DatasetEsempio 2 Completo modulo DatasetStep 2 ---Modulo StatisticaCon questo modulo potrai fare statistiche, report e analisi sui tuoi datiValori Nulli o Corrottifromintelligenzaartificialeimportdatasetasdt
fromintelligenzaartificialeimportstatisticaasstil_mio_dataset=dt.leggi_csv("file_name.csv")print(st.valori_nan(il_mio_dataset))print(st.percentuale_nan(il_mio_dataset))#nel modulo preprocessing vedremmo come eliminare o sostituire i valori null o corrottiStatistiche di basefromintelligenzaartificialeimportdatasetasdt
fromintelligenzaartificialeimportstatisticaasstil_mio_dataset=dt.leggi_csv("file_name.csv")#statistiche su tutto il datasetprint(st.statistiche(il_mio_dataset))#statistiche su specifica colonna del datasetprint(st.statistiche_colonna(il_mio_dataset,"nome_colonna"))#contare valori unici di una specifica colonnaprint(st.conta_valori_unici(il_mio_dataset,"nome_colonna"))Statistiche di base su colonnafromintelligenzaartificialeimportdatasetasdt
fromintelligenzaartificialeimportstatisticaasstil_mio_dataset=dt.leggi_csv("file_name.csv")#mediaprint(st.media(il_mio_dataset,"nome_colonna"))#varianzaprint(st.varianza_colonna(il_mio_dataset,"nome_colonna"))#quantiliprint(st.quantile_25(il_mio_dataset,"nome_colonna"))print(st.quantile_50(il_mio_dataset,"nome_colonna"))print(st.quantile_75(il_mio_dataset,"nome_colonna"))#min e maxprint(st.min(il_mio_dataset,"nome_colonna"))print(st.max(il_mio_dataset,"nome_colonna"))Analizzare le correlazionifromintelligenzaartificialeimportdatasetasdt
fromintelligenzaartificialeimportstatisticaasstil_mio_dataset=dt.leggi_csv("file_name.csv")#Correlazione tra i campi del datasetprint(st.correlazione(il_mio_dataset))#correlazione tra una colonna target e un altra colonnaprint(st.correlazione_radio(il_mio_dataset,"colonna","target_colonna"))#correlazione di Spearman tra una colonna target e un altra colonnaprint(st.correlazione_spearman(il_mio_dataset,"colonna","target_colonna"))#correlazione di Pearson tra una colonna target e un altra colonnaprint(st.correlazione_pearson(il_mio_dataset,"colonna","target_colonna"))#classifica correlazione tra una colonna target e un altra colonnaprint(st.classifica_correlazione_colonna(il_mio_dataset,"target_colonna"))Report Automatizzatifromintelligenzaartificialeimportdatasetasdt
fromintelligenzaartificialeimportstatisticaasstil_mio_dataset=dt.leggi_csv("file_name.csv")#Scarica report htmlst.report_dataset(il_mio_dataset)#Salverà nella corrente un report html#apri il tuo dataset sul webst.apri_dataframe_nel_browser(il_mio_dataset)#Ti consigliamo viviamente di provare questa funzione sul tuo set di datiScarica degli esempi praticiEsempio Completo modulo StatisticaStep 3 ---Modulo PreProcessingCon questo modulo potrai pulire, manipolare, standardizzare e scalare i tuoi datiGestire Nulli o Corrottifromintelligenzaartificialeimportdatasetasdt
fromintelligenzaartificialeimportpreprocessingasppil_mio_dataset=dt.leggi_csv("file_name.csv")#rimuovere righe con valori nulli o corrottiil_mio_dataset=pp.rimuovi_nan(il_mio_dataset)#sostituire valori nulli o corrotti con il valore medioil_mio_dataset["colonna"]=pp.sostituisci_nan_media(il_mio_dataset,"colonna")#sostituire valori nulli o corrotti con il valore più frequenteil_mio_dataset["colonna"]=pp.sostituisci_nan_frequenti(il_mio_dataset,"colonna")Gestire gli outliersfromintelligenzaartificialeimportdatasetasdt
fromintelligenzaartificialeimportpreprocessingasppil_mio_dataset=dt.leggi_csv("file_name.csv")#Rimuovere i valori outlieril_mio_dataset["colonna"]=pp.rimuovi_outliers(il_mio_dataset,"colonna")#Rimuovere i valori outlier e valori nulliil_mio_dataset["colonna"]=pp.rimuovi_outliers_nan(il_mio_dataset,"colonna")Gestire variabili testuali e categorichefromintelligenzaartificialeimportdatasetasdt
fromintelligenzaartificialeimportpreprocessingasppil_mio_dataset=dt.leggi_csv("file_name.csv")#effettuare il labelencodingil_mio_dataset["nuova_colonna"]=pp.label_encoding(il_mio_dataset,"colonna")#effettuare il labelencoding su più colonneil_mio_dataset["nuova_colonna"]=pp.label_encoding_multiplo(il_mio_dataset,["colonna1","colonna2"])#effettuare il one hot encodingil_mio_dataset["nuova_colonna"]=pp.onehot_encoding(il_mio_dataset,"colonna")#per rimuovere la vecchia colonnail_mio_dataset=dt.rimuovi_colonna(il_mio_dataset,"colonna")Normalizzare i datifromintelligenzaartificialeimportdatasetasdt
fromintelligenzaartificialeimportpreprocessingasppil_mio_dataset=dt.leggi_csv("file_name.csv")#normalizza intero datatsetdataset_normalizzato=pp.normalizza(il_mio_dataset)#normalizza una specifica colonnail_mio_dataset["colonna"]=pp.normalizza_colonne(il_mio_dataset,"colonna")#standardizza intero datatsetdataset_standardizzato=pp.standardizza(il_mio_dataset)#standardizza una specifica colonnail_mio_dataset["colonna"]=pp.standardizza_colonne(il_mio_dataset,"colonna")# dividi i dati in test e trainX_train,X_test,y_train,y_test=pp.dividi_train_test(il_mio_dataset,"target",0.25)Scarica degli esempi praticiEsempio Completo modulo PreProcessingStep 3.1 ---Modulo Text-PreProcessingCon questo modulo potrai pulire, manipolare, standardizzare e scalare i tuoi dati TestualiPulizia di Basefromintelligenzaartificialeimportdatasetasdt
fromintelligenzaartificialeimporttextpreprocessingastppil_mio_dataset=dt.leggi_csv("file_name.csv")#pulire l'intera colonna con una rigail_mio_dataset["testo_email"]=tpp.pulisci_testo(il_mio_dataset,"testo_email")#trasforma in minuscolo il tetsoil_mio_dataset["testo_email"]=tpp.trasforma_in_minuscolo(il_mio_dataset,"testo_email")#rimuovi caratteri speciali e cifre !"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~0123456789il_mio_dataset["colonna"]=tpp.rimuovi_caratteri_speciali_e_cifre(il_mio_dataset,"colonna")#rimuovi caratteri speciali !"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~il_mio_dataset["colonna"]=tpp.rimuovi_caratteri_speciali(il_mio_dataset,"colonna")#rimuovi stopwordsil_mio_dataset["colonna"]=tpp.rimuovi_stopwords(il_mio_dataset,"colonna","english")Tokenizzazione e vettorizzazione del testofromintelligenzaartificialeimportdatasetasdt
fromintelligenzaartificialeimporttextpreprocessingastppil_mio_dataset=dt.leggi_csv("file_name.csv")#vettorizzare il testo (tfidf)il_mio_dataset["testo_vet"]=tpp.vettorizza_testo(il_mio_dataset,"testo_email")#analisi componenti principaliil_mio_dataset["pca"]=tpp.componenti_principali(il_mio_dataset,"testo_vet")#tokenizzare il testoil_mio_dataset["testo_tok"]=tpp.tokenizza_testo(il_mio_dataset,"testo_email")Altre funzionifromintelligenzaartificialeimportdatasetasdt
fromintelligenzaartificialeimporttextpreprocessingastppil_mio_dataset=dt.leggi_csv("file_name.csv")#Bag of wordsil_mio_dataset["wordbags"]=tpp.bag_of_words(il_mio_dataset,"testo_email")#genera grafico words cloudcrea_wordcloud(il_mio_dataset,"testo_email")Scarica degli esempi praticiEsempio Completo modulo Text-PreProcessingStep 4 ---Modulo VisualizzazioneCon questo modulo potrai visualizzare e creare grafici sui tuoi dati molto velocementeCreare Graficifromintelligenzaartificialeimportdatasetasdt
fromintelligenzaartificialeimportvisualizzazioneasvzil_mio_dataset=dt.leggi_csv("file_name.csv")# grafico singola colonnavz.grafico_colonna(il_mio_dataset,"prezzo")# grafico a punti di due colonnevz.grafico_scatter(il_mio_dataset,"spesa","reddito")# grafico a linee di due colonnevz.grafico_line(il_mio_dataset,"spesa","reddito")# grafico boxplot di due colonnevz.grafico_boxplot(il_mio_dataset,"età","reddito")# histogramma di due colonnevz.grafico_hist(il_mio_dataset,"acquisti_prodotto_A","acquisti_prodotto_B")Grafici Automattizatifromintelligenzaartificialeimportdatasetasdt
fromintelligenzaartificialeimportstatisticaasst# creare grafici in modo automaticost.report_dataset(il_mio_dataset)#apri il tuo dataset sul webst.apri_dataframe_nel_browser(il_mio_dataset)Grafici 3dfromintelligenzaartificialeimportdatasetasdt
fromintelligenzaartificialeimportvisualizzazioneasvzil_mio_dataset=dt.leggi_csv("file_name.csv")# creare grafici tridimensionalivz.grafico_3d(il_mio_dataset,"spesa","sesso","reddito")Scarica degli esempi praticiEsempio Completo modulo VisualizzazioneStep 5 ---Modulo Apprendimento AutomaticoCon questo modulo potrai :Scoprire l'algoritmo più performante sui tuoi datiImplementare e allenare con una riga oltre 20 algoritmiValutare, spiegare, salvare e caricare il tuo modelloFare previsioni su nuovi dati con il tuo modello& molto molto altro ancoraScoprire l'algoritmo più performantefromintelligenzaartificialeimportdatasetasdt
fromintelligenzaartificialeimportmachinelearningasmlil_mio_dataset=dt.leggi_csv("file_name.csv")colonne_x=["età","sesso","reddito","sconto","data"]target_reg="spesa_effettata"target_cla="ha_acquistato?"# scoprire algoritmo di regressione più performantemodello=ml.performance_modelli_regressione(il_mio_dataset,colonne_x,target_reg)# scoprire algoritmo di classificazione più performantemodello=ml.performance_modelli_classificazione(il_mio_dataset,colonne_x,target_cla)Creare il modelli di regressione [SEMPLICE]fromintelligenzaartificialeimportdatasetasdt
fromintelligenzaartificialeimportmachinelearningasmlil_mio_dataset=dt.leggi_csv("file_name.csv")colonne_x=["età","sesso","reddito","sconto","data"]target_reg="spesa_effettata"# dopo aver scoperto l'algoritmo più performante lo potrai implementare# in una sola rigamodello1=ml.regressione_lineare(il_mio_dataset,colonne_x,target_reg)modello2=ml.regressione_logistica(il_mio_dataset,colonne_x,target_reg)modello3=ml.regressione_SVR(il_mio_dataset,colonne_x,target_reg)modello4=ml.regressione_SVC(il_mio_dataset,colonne_x,target_reg)modello5=ml.regressione_random_forest(il_mio_dataset,colonne_x,target_reg)modello6=ml.regressione_gradient_boosting(il_mio_dataset,colonne_x,target_reg)modello7=ml.regressione_decision_tree(il_mio_dataset,colonne_x,target_reg)modello8=ml.regressione_knn(il_mio_dataset,colonne_x,target_reg)modello9=ml.modello_elastic_net(il_mio_dataset,colonne_x,target_reg)modello10=ml.modello_lasso(il_mio_dataset,colonne_x,target_reg)modello11=ml.modello_ridge(il_mio_dataset,colonne_x,target_reg)Creare il modelli di classificazione [SEMPLICE]fromintelligenzaartificialeimportdatasetasdt
fromintelligenzaartificialeimportmachinelearningasmlil_mio_dataset=dt.leggi_csv("file_name.csv")colonne_x=["età","sesso","reddito","sconto","data"]target_cla="ha_acquistato?"# dopo aver scoperto l'algoritmo più performante lo potrai implementare# in una sola rigamodello1=ml.classificatore_random_forest(il_mio_dataset,colonne_x,target_cla)modello2=ml.classificatore_gradient_boosting(il_mio_dataset,colonne_x,target_cla)modello3=ml.classificatore_decision_tree(il_mio_dataset,colonne_x,target_cla)modello4=ml.classificatore_knn(il_mio_dataset,colonne_x,target_cla)modello5=ml.classificatore_logistico(il_mio_dataset,colonne_x,target_cla)modello6=ml.classificatore_naivebayes(il_mio_dataset,colonne_x,target_cla)modello7=ml.classificatore_svm(il_mio_dataset,colonne_x,target_cla)Valutare, Prevedere, Salvare e Caricare un modellofromintelligenzaartificialeimportdatasetasdt
fromintelligenzaartificialeimportmachinelearningasmlil_mio_dataset=dt.leggi_csv("file_name.csv")colonne_x=["età","sesso","reddito","sconto","data"]target_reg="spesa_effettata"modello1=ml.regressione_lineare(il_mio_dataset,colonne_x,target_reg)# Valutare un modelloprint(ml.valutazione_modello(modello1,il_mio_dataset,colonne_x,target_reg))# Spiegare un modelloml.spiega_modello(modello1,il_mio_dataset,colonne_x,target_reg)# Previsione con un modellonuovo_dataset=dt.leggi_csv("nuovo.csv")previsioni=ml.predizione_y(modello1,nuovo_dataset)# Salvare e Caricare un modelloml.salva_modello(modello1,"nome_modello")ml.carica_modello("nome_modello")Creare modelli avanzati [AVANZATO]fromintelligenzaartificialeimportdatasetasdt
fromintelligenzaartificialeimportmachinelearningasmlil_mio_dataset=dt.leggi_csv("file_name.csv")colonne_x=["età","sesso","reddito","sconto","data"]target_cla="ha_acquistato?"target_reg="spesa_effettata"##Tutti i Modelli Avanzatimodel1=ml.regressione_lineare_avanzata(df,lista_colonne_x,colonna_y,fit_intercept=True,normalize='deprecated',copy_X=True,n_jobs=None,positive=False,random_state=None)modello2=regressione_logistica_avanzata(df,lista_colonne_x,colonna_y,fit_intercept=True,normalize='deprecated',copy_X=True,n_jobs=None,C=1.0,class_weight=None,max_iter=100,multi_class='ovr',penalty='l2',random_state=None,solver='lbfgs',tol=0.0001,verbose=0,warm_start=False)modello=ml.regressione_SVR_avanzata(df,lista_colonne_x,colonna_y,fit_intercept=True,normalize='deprecated',copy_X=True,n_jobs=None,C=1.0,epsilon=0.1,gamma='auto',kernel='rbf',max_iter=-1,shrinking=True,tol=0.001,verbose=False)modello=ml.regressione_SVC_avanzata(df,lista_colonne_x,colonna_y,fit_intercept=True,normalize='deprecated',copy_X=True,n_jobs=None,C=1.0,cache_size=200,class_weight=None,coef0=0.0,decision_function_shape='ovr',degree=3,gamma='auto',kernel='rbf',max_iter=-1,probability=False,random_state=None,shrinking=True,tol=0.001,verbose=False)modello=ml.regressione_random_forest_avanzata(df,lista_colonne_x,colonna_y,n_estimators=10,criterion='mse',max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features='auto',max_leaf_nodes=None,min_impurity_decrease=0.0,min_impurity_split=None,bootstrap=True,oob_score=False,n_jobs=None,random_state=None,verbose=0,warm_start=False)modello=ml.classificatore_logistico_avanzato(df,lista_colonne_x,colonna_y,penalty='l2',dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight=None,random_state=None,solver='liblinear',max_iter=100,multi_class='ovr',verbose=0,warm_start=False,n_jobs=None)modello=ml.classificatore_naivebayes_avanzato(df,lista_colonne_x,colonna_y,priors=None)modello=ml.classificatore_svm_avanzato(df,lista_colonne_x,colonna_y,C=1.0,kernel='rbf',degree=3,gamma='auto',coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol=0.001,cache_size=200,class_weight=None,verbose=False,max_iter=-1,decision_function_shape='ovr',random_state=None)modello=ml.classificatore_random_forest_avanzato(df,lista_colonne_x,colonna_y,n_estimators=10,criterion='mse',max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features='auto',max_leaf_nodes=None,min_impurity_decrease=0.0,min_impurity_split=None,bootstrap=True,oob_score=False,n_jobs=None,random_state=None,verbose=0,warm_start=False)modello=ml.regressione_gradient_boosting_avanzato(df,lista_colonne_x,colonna_y,n_estimators=10,criterion='mse',max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features='auto',max_leaf_nodes=None,min_impurity_decrease=0.0,min_impurity_split=None,bootstrap=True,oob_score=False,n_jobs=None,random_state=None,verbose=0,warm_start=False)modello=ml.classificatore_gradient_boosting_avanzato(df,lista_colonne_x,colonna_y,n_estimators=10,criterion='mse',max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features='auto',max_leaf_nodes=None,min_impurity_decrease=0.0,min_impurity_split=None,bootstrap=True,oob_score=False,n_jobs=None,random_state=None,verbose=0,warm_start=False)modello=ml.regressione_decision_tree_avanzato(df,lista_colonne_x,colonna_y,n_estimators=10,criterion='mse',max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features='auto',max_leaf_nodes=None,min_impurity_decrease=0.0,min_impurity_split=None,bootstrap=True,oob_score=False,n_jobs=None,random_state=None,verbose=0,warm_start=False)modello=ml.classificatore_decision_tree_avanzato(df,lista_colonne_x,colonna_y,n_estimators=10,criterion='mse',max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features='auto',max_leaf_nodes=None,min_impurity_decrease=0.0,min_impurity_split=None,bootstrap=True,oob_score=False,n_jobs=None,random_state=None,verbose=0,warm_start=False)modello=ml.regressione_knn_avanzato(df,lista_colonne_x,colonna_y,n_neighbors=5,weights='uniform',algorithm='auto',leaf_size=30,p=2,metric='minkowski',metric_params=None,n_jobs=1,**kwargs)modello=ml.classificatore_knn_avanzato(df,lista_colonne_x,colonna_y,n_neighbors=5,weights='uniform',algorithm='auto',leaf_size=30,p=2,metric='minkowski',metric_params=None,n_jobs=1,**kwargs)modello=ml.modello_elastic_net_avanzato(df,lista_colonne_x,colonna_y,alpha=1.0,l1_ratio=0.5,fit_intercept=True,normalize=False,precompute='auto',max_iter=1000,copy_X=True,tol=0.0001,warm_start=False,positive=False,random_state=None,selection='cyclic')modello=ml.modello_ridge_avanzato(df,lista_colonne_x,colonna_y,alpha=1.0,fit_intercept=True,normalize=False,precompute='auto',copy_X=True,max_iter=1000,tol=0.0001,warm_start=False,positive=False,random_state=None,selection='cyclic')modello=ml.modello_lasso_avanzato(df,lista_colonne_x,colonna_y,alpha=1.0,fit_intercept=True,normalize=False,precompute='auto',copy_X=True,max_iter=1000,tol=0.0001,warm_start=False,positive=False,random_state=None,selection='cyclic')Scarica degli esempi praticiEsempio Completo modulo Machine LearningStep 6 ---Modulo Apprendimento Profondo🚧 Questa parte della libreria è ancora in fase di SVILUPPO 🚧Step7 ---Modulo NLP🚧 Questa parte della libreria è ancora in fase di SVILUPPO 🚧LicenzaMIT© Copyright 2020-2022Intelligenza Artificiale Italia