semvec/pypi-packages huggingface dataset:
target-describe 0.0.3
Generate viz for your variables with your target for ML
License: MIT


target_description
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La libreria ``target_describe`` es un complemento para la visualizacion de la relacion entre la variable objetivo y las variables para los problemas de machine learning, más allá de una matriz de correlación.

Instalacion
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.. code-block::

   pip install target-describe

Modos disponibles
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Por el momento solo soporta problemas de clasificación binaria, poco a poco soportará problemas de regresión y clasificación multiple

Ejemplo de uso
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La libreria hace uso de `Plotly <https://plotly.com/>`_\ , por lo que se recomienda su uso en Jupyter Notebook

.. code-block:: python


   import pandas as pd
   from target_describe import targetDescribe
   df = pd.read_csv(
       "https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv"
   )

   td = targetDescribe(df,"Survived", problem="binary_classification")
   td.all_associations()


.. image:: https://github.com/DanielR59/target_description/blob/main/img/Sex.png
   :target: https://github.com/DanielR59/target_description/blob/main/img/Sex.png
   :alt: hola



.. image:: https://github.com/DanielR59/target_description/blob/main/img/Pclass.png
   :target: https://github.com/DanielR59/target_description/blob/main/img/Pclass.png
   :alt: hola2


Sin embargo tambien puedes hacer uso de la libreria mediante un script de python exportando directamente los gráficos en html.

.. code-block:: python


   import pandas as pd
   from target_describe import targetDescribe
   df = pd.read_csv(
       "https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv"
   )

   td = targetDescribe(df,"Survived", problem="binary_classification")
   td.all_associations(export=True)