看了下MLxtend，造了特别多轮子，感觉之前的一些轮子他都造好了。

evaluation
  • 抽样评价，bootstrap

http://rasbt.github.io/mlxtend/user_guide/evaluate/BootstrapOutOfBag/

  • 用户自定义验证集

http://rasbt.github.io/mlxtend/api_subpackages/mlxtend.evaluate

PredefinedHoldoutSplit

  • 随机holdout （sklearn貌似已有RandomSplit）

http://rasbt.github.io/mlxtend/api_subpackages/mlxtend.evaluate

RandomHoldoutSplit

  • 对于在训练集上拟合的模型，在测试集上验证并改变特征的方法看特征重要度

http://rasbt.github.io/mlxtend/api_subpackages/mlxtend.evaluate

feature_importance_permutation

（往后的看不懂了）

preprocessing

http://rasbt.github.io/mlxtend/api_subpackages/mlxtend.preprocessing/

  • 复制X

CopyTransformer

  • 去系数化

DenseTransformer

  • 还有两个onehot

  • shuffle_arrays_unison

打乱Xy，挺实用

  • 这里面的standardize等都可以对DataFrame进行操作，实用
classifier

http://rasbt.github.io/mlxtend/api_subpackages/mlxtend.classifier/

EnsembleVoteClassifier可以对已经训练好的进行加权，实用。