semvec/pypi-packages huggingface dataset:
flexible-classifier 0.0.21
Flexible classifier pipeline that can be used to train and evaluate classification models on various datasets. The pipeline is designed to be versatile and easily adaptable to different datasets and classification tasks
Requires Python: >=3.8

# Flexible Classifier Pipeline

This repository contains a flexible classifier pipeline that can be used to train and evaluate classification models on various datasets. The pipeline is designed to be versatile and easily adaptable to different datasets and classification tasks.

## Overview

1. **Data Preprocessing**: The pipeline preprocesses the input data, handling missing values, scaling numerical features and encoding categorical features as necessary.
2. **Classification Model**: The function employs a neural network featuring multiple hidden layers, batch normalization, and dropout regularization as components within the pipeline.
3. **Validation**: The pipeline utilizes validation data to assess the model's performance on the provided dataset. This process aids in evaluating the model's generalization capabilities and mitigating overfitting.

## Usage

1. **Prepare Your Data**: Ensure that your data is in a suitable format for classification tasks. 
2. **Import the Pipeline**: Import function `process_data` which contains  preprocessing steps and the classification model.
3. **Train and Evaluate the Model**: Pass your data to the pipeline's function along with the target variable (i.e., the label to be predicted).
4. **Interpret the Results**: The pipeline will determine the validation accuracy of the model. Use this metric to assess the performance of the model on your dataset.
5. **Use generated pipeline for predictions**: Function will return generated pipeline.

## Example Usage

You can pass path to dataset with column name to classify.

```python=
from flexible_classifier import classifier

pipeline = classifier.process_data('data.csv', 'class')
```

Or pandas DataFrame.

```python=
import pandas as pd
from flexible_classifier import classifier

df1 = pd.read_csv('train.csv')
df2 = pd.read_csv('test.csv')
df = pd.concat([df1, df2])

classifier.process_data(df, 'class')
```
flavpy 1.0.2
味覚情報を埋め込み可能なファイル形式:FlavMP4のキャプチャ、書き出しを行う

# flavpy

flavpyは、味覚情報を埋め込み可能なファイル形式:FlavMP4のキャプチャ、書き込みを行います

## インストール方法

```shell
pip install flavpy
```
## 使用方法
FlavCaptureで読み込み、FlavWriterで書き込みを行います

### FlavCapture
FlavMP4ファイルを読み込みます

```python
import flavpy

#コンテキストマネージャを使う場合
with flavpy.FlavCapture("taste.mp4", modal="taste") as cap:
    while True:
        # ret 読み込み成功したかどうか
        # data 読み込んだデータ(ndarray)
        # delta フレームの持続時間(メディア時間基準)
        ret, data, delta = cap.read()
        if not ret:
            break
```

### FlavWriter
FlavMP4ファイルを書き込みます

```python
import flavpy
import numpy as np
#コンテキストマネージャを使う場合 (使わない場合は最後にwriter.export()してください)

#ここでは、add_modalでファイルを指定して、動画ファイルに味覚を付与しています。
with flavpy.FlavWriter("output2.mp4","taste",codec="raw5", fps=60, add_modal_on="output.mp4") as writer:
    data = [[(i*10)%256, i%256, i%256, i%256, i%256] for i in range(100)]
    for d in data:
        writer.write(np.array(d,dtype=np.uint8))
```
flavtool 0.1.1
味覚情報を埋め込み可能なファイル形式:FlavMP4の解析、編集を可能にするツールキット

# flavtool

flavtoolは、味覚情報を埋め込み可能なファイル形式:FlavMP4の解析、
編集を可能にするpythonツールキットです。

## インストール方法

```shell
pip install flavtool
```


## 使用方法
ツールキットは、parser, analyzer,codec,composerに分けられます。

### parser
MP4ファイルを構文解析します。

```python
from flavtool.parser import Parser

p = Parser("pathmp4")

box = p.parse()

box = p.parse()
#メディアデータをメモリに読み込まないようにするには、read_mdat_bytes=falseとしてください
box = p.parse(read_mdat_bytes=False)

# boxには構文解析されたBoxの集合が入ります
box.print()
```

### analyzer
パースされた情報を元に、トラック情報、メディア情報などを整理します。

```python
from flavtool.parser import Parser
from flavtool.analyzer import analyze

p = Parser("pathmp4")
box = p.parse(read_mdat_bytes=False)

#解析
flav_mp4 = analyze(box)

#味のトラック情報を取得
taste_track = flav_mp4.tracks["tast"]
#味のデータを取得(Chunk, Sample構造を取っています)
taste_media_data = flav_mp4.tracks["tast"]
```

### codec
味データのデコード/エンコードを行います
```python
from flavtool.codec import get_decoder, get_encoder
import numpy as np


taste = np.array([1,2,3,4,5], dtype=np.uint8)

#非圧縮5次元味データのエンコーダを取得する
encoder = get_encoder("raw5")

#エンコード (5次元 uin8 ndarray -> bytes)
byte_data = encoder(taste)

#デコード (bytes -> 5次元 ndarray uint8)
decoder = get_decoder("raw5")
taste_data = decoder(byte_data)

```

### composer
与えられたFlavMP4構造体の情報を元にMP4データを再合成します

```python
from flavtool.parser import Parser
from flavtool.analyzer import analyze

##サンプルコード準備中
p = Parser("pathmp4")
box = p.parse(read_mdat_bytes=False)

#解析
flav_mp4 = analyze(box)

#味のトラック情報を取得
taste_track = flav_mp4.tracks["tast"]
#味のデータを取得(Chunk, Sample構造を取っています)
taste_media_data = flav_mp4.tracks["tast"]

```