論文の概要: eipy: An Open-Source Python Package for Multi-modal Data Integration using Heterogeneous Ensembles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09582v2
• Date: Mon, 09 Dec 2024 21:00:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:33:28.733072
• Title: eipy: An Open-Source Python Package for Multi-modal Data Integration using Heterogeneous Ensembles
• Title（参考訳）: eipy: 異種アンサンブルを使用したマルチモーダルデータ統合のためのオープンソースのPythonパッケージ
• Authors: Jamie J. R. Bennett, Aviad Susman, Yan Chak Li, Gaurav Pandey,
• Abstract要約: eipyはオープンソースのPythonパッケージで、分類のための効果的なマルチモーダルなヘテロジニアスアンサンブルを開発する。 データ統合と予測モデリングメソッドの比較と選択のための厳格でユーザフレンドリなフレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.957103424179249
• License:
• Abstract: In this paper, we introduce eipy--an open-source Python package for developing effective, multi-modal heterogeneous ensembles for classification. eipy simultaneously provides both a rigorous, and user-friendly framework for comparing and selecting the best-performing multi-modal data integration and predictive modeling methods by systematically evaluating their performance using nested cross-validation. The package is designed to leverage scikit-learn-like estimators as components to build multi-modal predictive models. An up-to-date user guide, including API reference and tutorials, for eipy is maintained at https://eipy.readthedocs.io . The main repository for this project can be found on GitHub at https://github.com/GauravPandeyLab/eipy .
• Abstract（参考訳）: 本稿では,効率的なマルチモーダルなヘテロジニアスアンサンブルを設計するためのオープンソースPythonパッケージであるeipyを紹介する。 このフレームワークは、ネストしたクロスバリデーションを使用してパフォーマンスを体系的に評価することにより、最高のパフォーマンスを持つマルチモーダルデータ統合と予測モデリング手法を比較し、選択するための厳密でユーザフレンドリなフレームワークを同時に提供する。 このパッケージは、マルチモーダル予測モデルを構築するためのコンポーネントとして、Scikit-learn-like estimatorを活用するように設計されている。 APIリファレンスやチュートリアルを含む最新のユーザガイドは、https://eipy.readthedocs.io.comでメンテナンスされている。 このプロジェクトのメインリポジトリはGitHubのhttps://github.com/GauravPandeyLab/eipyにある。

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