dr 是如何使用的?

dr 是一个用于数据科学和机器学习的 Python 库。它提供了一套工具，用于数据清理、特征工程、模型训练和评估。

使用 dr 的步骤：

1. **安装 dr：**使用 pip 安装 dr：

pip install dr

2. **导入 dr：**导入 dr：

import dr

3. **加载数据：**使用 dr.load_csv() 函数加载 CSV 文件：

data = dr.load_csv("data.csv")

4. **数据清理：**使用 dr.clean() 函数对数据进行清理，例如删除空值、填充缺失值等。

data = dr.clean(data)

5. **特征工程：**使用 dr.feature_selection() 函数对特征进行选择。

features = dr.feature_selection(data, n_features=5)

6. **模型训练：**使用 dr.train_model() 函数训练模型。

model = dr.train_model(data, target_variable="target_column")

7. **模型评估：**使用 dr.evaluate_model() 函数评估模型。

accuracy = dr.evaluate_model(model, data, target_variable="target_column")

8. **保存模型：**使用 dr.save_model() 函数保存模型。

dr.save_model(model, "my_model.h5")

示例：

import dr

# 加载数据
data = dr.load_csv("data.csv")

# 数据清理
data = dr.clean(data)

# 特征工程
features = dr.feature_selection(data, n_features=5)

# 模型训练
model = dr.train_model(data, target_variable="target_column")

# 模型评估
accuracy = dr.evaluate_model(model, data, target_variable="target_column")

# 保存模型
dr.save_model(model, "my_model.h5")
```