論文の概要: ml_edm package: a Python toolkit for Machine Learning based Early Decision Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12925v1
• Date: Fri, 23 Aug 2024 09:08:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 15:40:04.900553
• Title: ml_edm package: a Python toolkit for Machine Learning based Early Decision Making
• Title（参考訳）: ml_edm package: 機械学習ベースの早期意思決定のためのPythonツールキット
• Authors: Aurélien Renault, Youssef Achenchabe, Édouard Bertrand, Alexis Bondu, Antoine Cornuéjols, Vincent Lemaire, Asma Dachraoui,
• Abstract要約: textttml_edmは、時間/シーケンスデータを含む学習タスクの早期決定のために設計されたPython 3ライブラリである。 textttscikit-learnは、textttml_edmと互換性のある推定器とパイプラインを作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.43363943304569713
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: \texttt{ml\_edm} is a Python 3 library, designed for early decision making of any learning tasks involving temporal/sequential data. The package is also modular, providing researchers an easy way to implement their own triggering strategy for classification, regression or any machine learning task. As of now, many Early Classification of Time Series (ECTS) state-of-the-art algorithms, are efficiently implemented in the library leveraging parallel computation. The syntax follows the one introduce in \texttt{scikit-learn}, making estimators and pipelines compatible with \texttt{ml\_edm}. This software is distributed over the BSD-3-Clause license, source code can be found at \url{https://github.com/ML-EDM/ml_edm}.
• Abstract（参考訳）: \texttt{ml\_edm}はPython 3ライブラリで、時間/シーケンスデータを含む学習タスクの早期決定のために設計されている。 パッケージもモジュール化されており、分類、回帰、あるいは機械学習タスクのための独自のトリガー戦略を簡単に実装できる。 現在、多くのEarly Classification of Time Series (ECTS) の最先端アルゴリズムが並列計算を利用したライブラリで効率的に実装されている。 この構文は \texttt{scikit-learn} で導入されたものに続くもので、推定器とパイプラインは \texttt{ml\_edm} と互換性がある。 このソフトウェアはBSD-3-Clauseライセンスで配布されており、ソースコードは \url{https://github.com/ML-EDM/ml_edm} にある。

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