semvec/pypi-packages huggingface dataset:
litelearn 0.3.0
a python library for quickly building and evaluating models
Requires Python: >=3.8,<4.0

# litelearn

a python library for building models without fussing
over the nitty gritty details for data munging


## installation
`pip install litelearn`

## usage

once you have a `pandas` dataframe you can create a model 
for your dataset in 3 lines of code:

### Regression
```python
# load some dataset
import seaborn as sns

dataset = "penguins"
target = "body_mass_g"
df = sns.load_dataset(dataset).dropna(subset=[target])

# just 3 lines of code to create and evaluate a model
import litelearn as ll

model = ll.regress_df(df, target)
model.display_evaluation() 
```

### Classification
```python
# load some dataset
import seaborn as sns

dataset = "penguins"
target = "species"
df = sns.load_dataset(dataset).dropna(subset=[target])

# just 3 lines of code to create and evaluate a model
import litelearn as ll

model = ll.classify_df(df, target)
model.display_evaluation()
```

### Prediction
prediction is easy too, it will work on any data that resembles the training data.
dtypes don't have to match, and you can even have extra columns in your prediction data.
missing values and unknown categories will be imputed with the training data's values.

```python
df = ...  # load some dataframe
split = int(len(df) * 0.8)
train_df, val_df = df[:split], df[split:] 
model = ...  # build some model
pred = model.predict(val)  # predict on unseen data
```

## features
+ does all the data munging for you, including missing data, categorical data handling
+ uses the robust [catboost](https://catboost.ai/) library for gradient boosting, which is known for generating
  high quality models with little tuning
+ supports [shap](https://github.com/slundberg/shap) for explainability.
  call `model.display_shap()` or `model.get_shap()` to get the shap values for your model
+ supports sklearn's [permutation importance](https://scikit-learn.org/stable/modules/permutation_importance.html)
  call `model.display_permutation_importance()` or `model.get_permutation_importance()` 
  to get feature importances that are biased towards the model's performance on test data.
+ supports easy pickling: to save your model simply call `model.save("path/to/model.pkl")`
  and to load your model call `model.load("path/to/model.pkl")`
+ for regression models, you can call `model.display_residuals()` to see the residuals of your model
+ it also supports segmeents for your data using the `model.set_segments()` method.
  this will create a new column in your dataframe called `segment` which you can use to
  group your data. this is useful for seeing how your model performs on different segments of your data.
sipiiiii 1.2.0
sipiiiii定位为简单易用的云应用托管平台
Requires Python: >=3.9

sipiiiii是一款面向小微企业和个人开发者的应用托管平台。其主要目的是满足chatgpt插件系统的托管需求。
## 产品定位
sipiiiii定位为简单易用的云应用托管平台:
- 小微企业:可以便捷部署业务应用,降低 IT 成本
- 个人开发者:可以快速部署个人开发的应用,实现想法
- chatgpt插件开发者:专为chatgpt插件系统提供托管服务,降低开发难度
## 产品优势
- 简单易用:通过命令行工具,可以极简操作完成应用的部署、管理等
- 低成本:积分制度,可以零成本体验所有功能
- 应用生成:支持根据模版一键生成应用框架
- chatgpt插件专属:深度整合chatgpt插件系统,提供专属托管解决方案
## 主要功能
- 应用部署:支持本地部署与远程部署,可一键部署应用 
- 应用管理:可启动、停止、重启应用等
- 应用生成:可根据yaml模版或者AI自动生成应用框架
- 账号管理:支持注册、登录、邮件激活等
- 积分系统:通过各功能消耗积分,可零成本使用
- chatgpt插件支持:提供chatgpt插件托管解决方案
## 未来计划
- 增加更多语言支持:如Ruby、Rust、Go等
- 添加更多应用模版
- 添加应用监控和报警功能
- 支持应用自动部署与回滚
## 
sipiiiii是一款专注于应用托管的产品,通过简单易用的命令行工具,为小微企业和个人开发者提供低成本的云应用托管服务。同时,也深度整合了chatgpt插件系统,专门为其提供托管解决方案。
未来,sipiiiii会不断丰富功能,增强产品性能与稳定性,为用户提供更加稳定可靠与高性能的应用托管服务

# sipiiiii 命令行工具
## 账号管理
### 登录账号

sipiiiii -L 或 --login  
登录后,token有效期为3天
### 注册账号

sipiiiii -R 或 --register
 
### 邮箱激活账号

sipiiiii -A 或 --activate
激活后的账号赠送10积分
### 查看积分余额

sipiiiii -t 或 --tally
## 应用部署
### 运行应用(非部署)
在应用目录下直接运行:
 
sipiiiii -d 或 --dev
### 本地化部署应用
消耗5积分,同一个应用只扣一次:

sipiiiii -LD 或 --localdepl
根据当前目录名获取应用名

### 部署应用
消耗20积分,同一个应用只扣一次:

sipiiiii -D 或 --deployed 
根据当前目录名获取应用名

## 应用生成
根据 yaml 模版和选项创建一个应用框架,目前有三种方式创建应用
1. 根据自己提供的yaml文件创建应用
2. 使用aiapi的模版创建应用
3. 使用向导模式创建应用
 
sipiiiii -n <test.yaml> 或 --new <test.yaml>
如果没有 <test.yaml> 参数则根据模板或者向导创建应用

## 应用管理
### 列出应用列表

sipiiiii -l 或 --list
### 查看应用详情

sipiiiii -i <app name> 或 --info <app name> 
如果没有 <app name> 参数则根据当前目录名获取应用名

### 停止应用(非本地部署)

sipiiiii -s <app name> 或 --stop <app name>
如果没有 <app name> 参数则根据当前目录名获取应用名

### 重启应用(非本地部署)

sipiiiii -r <app name> 或 --restart <app name>  
如果没有 <app name> 参数则根据当前目录名获取应用名

## 示例

sipiiiii -L
sipiiiii -n 
sipiiiii -D
sipiiiii -l
sipiiiii -i your-app-name
john 0.1.6
Jeneral Outlying Helper Nuggetoids
Requires Python: >=3.8,<4.0

# john

### tl:dr

A collection of random utility classes used internally by the WideOpenTech packages.

### More details

If you need an acronym, 'JOHN' stands for

## Jeneral Outlying Helper Nuggetoids

But, the truth is this thing is just called John.