semvec/pypi-packages huggingface dataset:
poc-dashai-plugins-pypi 0.0.6
A small example package
Requires Python: >=3.7

# **Paquete de Plugins de ejemplo**

## **Modelos**

Este conjunto de plugins está diseñado específicamente para facilitar la integración de modelos de Machine Learning en aplicaciones con enfoque en clasificación tabular. Los modelos incluidos son:

- **Logistic Regression:** Un modelo efectivo para abordar problemas de clasificación binaria en el contexto tabular, destacando por su simplicidad y rendimiento.
- **SVC (Support Vector Classifier):** Este clasificador basado en vectores de soporte se adapta bien a conjuntos de datos tabulares complejos, ofreciendo soluciones robustas tanto para clasificación como para regresión.
- **Bayes:** Un clasificador Bayesiano que se destaca en problemas de clasificación tabular, siendo especialmente útil en situaciones con datos textuales o categorías discretas.

## **Métricas**

Para evaluar el rendimiento de los modelos en el contexto de clasificación tabular, se han incluido métricas clave:

- **Accuracy:** Esta métrica proporciona una medida general de la precisión del modelo en términos de la proporción de predicciones correctas sobre el total de predicciones.
- **Precision:** La precisión es crucial en clasificación tabular, midiendo la proporción de verdaderos positivos respecto al total de predicciones positivas.

## **Dataloaders**

La versatilidad en la carga de datos es esencial en el ámbito de la clasificación tabular. Este paquete aborda esa necesidad proporcionando Dataloaders para diversos formatos de datos:

- **JSON:** Facilita la carga de datos estructurados en formato JSON, comúnmente utilizado para información tabular.
- **CSV:** El Dataloader para archivos CSV simplifica la integración de datos tabulares, permitiendo una fácil manipulación y procesamiento.
- **SQL:** Para situaciones en las que los datos se encuentran en bases de datos SQL, este Dataloader simplifica la conexión y carga de información directa.

Con este paquete de plugins, se busca ofrecer una solución completa y especializada para la integración de herramientas de Machine Learning en aplicaciones con un enfoque específico en la clasificación tabular.
cltrier_prosem 0.4.3
ProSem - Probing and Classifying Semantic Spans
Requires Python: >=3.10

# CLTrier ProSem

## Usage

```python
from cltrier_prosem import Pipeline

# init pipeline object (load model, data, trainer)
pipeline = Pipeline({
    'encoder': {
        'model': 'deepset/gbert-base',  # huggingface model slug 
    },
    'dataset': {
        'path': './path/data',  # path to data directory (containing train/test.parquet)
        'text_column': 'text',  # column containing src text
        'label_column': 'label',  # column containing target label
        'label_classes': ['class_1', 'class_2'],  # list of target classes
    },
    'classifier': {
        'hid_size': 512,  # size of classifier perceptron
        'dropout': 0.2,  # dropout value
    },
    'pooler': {
        'form': 'cls',
        # type of pooling, possible values: 
        # 'cls', 'sent_mean', 'subword_{first|last|mean|min|max}'
        # if subword probing used
        'span_columns': ['span']
    },
    'trainer': {
        'num_epochs': 5,  # number of training epochs
        'batch_size': 32,  # batch size in both training and evaluation
        'learning_rate': 1e-3,  # trainer learning rate
        'export_path': './path/output',  # output path for logging and results
    },
})

# call pipeline object (training and evaluation)
pipeline()
```
pytest-selenium 4.1.0
pytest plugin for Selenium
Requires Python: >=3.8
Keywords: browserstack,pytest,qa,saucelabs,selenium,webqa

pytest-selenium
===============

pytest-selenium is a plugin for `pytest <http://pytest.org>`_ that provides
support for running `Selenium <http://seleniumhq.org/>`_ based tests.

.. image:: https://img.shields.io/badge/license-MPL%202.0-blue.svg
   :target: https://github.com/pytest-dev/pytest-selenium/blob/master/LICENSE
   :alt: License
.. image:: https://img.shields.io/pypi/v/pytest-selenium.svg
   :target: https://pypi.python.org/pypi/pytest-selenium/
   :alt: PyPI
.. image:: https://img.shields.io/badge/docs-latest-brightgreen.svg
   :target: http://pytest-selenium.readthedocs.io/en/latest/
   :alt: Read the Docs
.. image:: https://img.shields.io/badge/code%20style-black-000000.svg
   :target: https://github.com/ambv/black
.. image:: https://img.shields.io/github/issues-raw/pytest-dev/pytest-selenium.svg
   :target: https://github.com/pytest-dev/pytest-selenium/issues
   :alt: Issues
.. image:: https://img.shields.io/requires/github/pytest-dev/pytest-selenium.svg
   :target: https://requires.io/github/pytest-dev/pytest-selenium/requirements/?branch=master
   :alt: Requirements

Resources
---------

- `Documentation <http://pytest-selenium.readthedocs.io/en/latest/>`_
- `Issue Tracker <http://github.com/pytest-dev/pytest-selenium/issues>`_
- `Code <http://github.com/pytest-dev/pytest-selenium/>`_
adult-dataset 3.0.0
PyTorch dataset wrapper for the
Requires Python: >=3.9
Keywords: PyTorch,dataset,Adult,Census Income

# adult-dataset
A PyTorch dataset wrapper for the 
[Adult (Census Income)](https://archive.ics.uci.edu/dataset/2/adult) dataset.
Adult is a popular dataset in machine learning fairness research. 

This package provides the `adult.Adult` class:
a`torch.utils.data.Datasets` loading and, optionally, downloading the
Adult dataset.
It can be used like the `MNIST` dataset in
[torchvision](https://pytorch.org/vision/stable/generated/torchvision.datasets.MNIST.html?highlight=mnist#torchvision.datasets.MNIST).

Beyond `adult.Adult`, this package also provides `adult.AdultRaw`,
which works just as `adult.Adult`, but
does not standardize the features in the dataset and does not apply one-hot encoding.

## Installation
```shell
pip install adult-dataset
```

## Basic Usage
```python
from adult import Adult

# load (if necessary, download) the Adult training dataset 
train_set = Adult(root="datasets", download=True)
# load the test set
test_set = Adult(root="datasets", train=False, download=True)

inputs, target = train_set[0]  # retrieve the first sample of the training set

# iterate over the training set
for inputs, target in iter(train_set):
    ...  # Do something with a single sample

# use a PyTorch data loader
from torch.utils.data import DataLoader

loader = DataLoader(test_set, batch_size=32, shuffle=True)
for epoch in range(100):
    for inputs, targets in iter(loader):
        ...  # Do something with a batch of samples
```

## Advanced Usage

Turn off status messages while downloading the dataset:
```python
Adult(root=..., output_fn=None)
```

Use the `logging` module for logging status messages while downloading the
dataset instead of placing the status messages on `sys.stdout`.
```python
import logging

Adult(root=..., output_fn=logging.info)
```