semvec/pypi-packages huggingface dataset:
savvihub 0.1.18
A library and CLI for SavviHub
Requires Python: >=3.6

# `savvihub-python-sdk`

## Basic usage

```python
import savvihub

savvihub.init(organization_name="my-organization")
savvihub.create_experiment(...)
```

## Integrations

### Keras

- Use ExperimentCallback

```python
import savvihub
from savvihub.integration.keras import ExperimentCallback

savvihub.init()

# Keras training code
model = Model()
model.compile(...)

# Add integration
model.fit(x, y, epochs=5, callbacks=[ExperimentCallback()])
```

- Run experiment on Savvihub using Web UI or SDK
asyncpgw 0.3.6
これはdiscordpyとasyncpgを使用し、POSTTGRESQLにデータを保存する処理があるBOTを作ってる日本人向けに作成したものです

# asyncpgw
これはdiscord.pyとasyncpgを使用し、POSTTGRESQLにデータを保存する処理があるBOTを作ってる日本人向けに作成したものです。


# 使い方

### asyncpgwをインストール
```
python3 -m pip install asyncpg
```

### 基本的な使い方

ソースコードがかなり長くなってしまうので、
[testsフォルダー](https://github.com/furimu1234/asyncpgw/tree/main/tests)
にまとめてあります。

尚、このコードは`COG`を使用しています。

テキストチャットで発言するとユーザーのレベルがあがるコードを例にしてます。


# 変更ログ

0.0.1

・テスト

0.0.2

・descriptionの変更

0.0.3

・カラムが空だった場合に対応

0.0.4

・bug fix

0.0.5

・bug fix

0.0.6

・bug fix

0.0.7

・bug fix

0.0.8

・　ListpgクラスのTypeErrorが出るバグを直した。

0.0.9

・　Listpgクラスの)の位置を直した

0.1.0

・　Listpgクラスのbugを直した

0.1.1

・limit_fetchsのbugを直した

0.1.2

・同じ

0.1.3

・ListPgをPgにまとめた
・sortfetchとlimitfetchを追加

0.1.4

・sort_fetchのバグを直した

0.1.5

・sort_fetchのバグを直した

0.1.6

・sort_fetchのバグを直した

0.1.7 ~ 0.2.5

・カラムが指定されない時に対応した。

0.2.6

・カラムの追加削除関数を追加

0.2.7

・カラム削除関数のバグを直した
ML-Classification-model-selector-Basavaraj100 0.0.3
It select best classfication model
Requires Python: >=3.8

# ML_Classification_model_selector





## Functions available
a) Model_Selector --> it is a class
- You can import his  by 'from select_classifier.select_model import Model_Selector'
- initialise the Model_Selector
- eg: v=Model_Selector()

b) model_performances
- Here you need to provide dataframe and the name of the target column
- Dataframe should be free of missing values and categorical features
- This method results the performance of mentioned models in terms of accuracy,precision,recall,f1_score and roc_auc_score
- eg: v.model_performances(dataframe,'target')

c)select_best_model
- This method results the name of the model which performs best in mentioned metrics
- eg: v.model_performances(based_on='accuracy')

d)plot_model_performance
- This method results the line plot of performances of all models
- eg: v.plot_model_performance()