論文の概要: Helix 1.0: An Open-Source Framework for Reproducible and Interpretable Machine Learning on Tabular Scientific Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17791v1
• Date: Wed, 23 Jul 2025 10:33:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-25 15:10:42.31108
• Title: Helix 1.0: An Open-Source Framework for Reproducible and Interpretable Machine Learning on Tabular Scientific Data
• Title（参考訳）: Helix 1.0: タブラル科学データによる再現性と解釈可能な機械学習のためのオープンソースフレームワーク
• Authors: Eduardo Aguilar-Bejarano, Daniel Lea, Karthikeyan Sivakumar, Jimiama M. Mase, Reza Omidvar, Ruizhe Li, Troy Kettle, James Mitchell-White, Morgan R Alexander, David A Winkler, Grazziela Figueredo,
• Abstract要約: HelixはオープンソースのPythonベースのソフトウェアフレームワークで、再現性と解釈可能な機械学習を促進する。 透過的な実験データ分析の必要性の高まりに対処する。 MITライセンスでリリースされているHelixは、GitHubとPyPI経由でアクセスすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.433481719062383
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Helix is an open-source, extensible, Python-based software framework to facilitate reproducible and interpretable machine learning workflows for tabular data. It addresses the growing need for transparent experimental data analytics provenance, ensuring that the entire analytical process -- including decisions around data transformation and methodological choices -- is documented, accessible, reproducible, and comprehensible to relevant stakeholders. The platform comprises modules for standardised data preprocessing, visualisation, machine learning model training, evaluation, interpretation, results inspection, and model prediction for unseen data. To further empower researchers without formal training in data science to derive meaningful and actionable insights, Helix features a user-friendly interface that enables the design of computational experiments, inspection of outcomes, including a novel interpretation approach to machine learning decisions using linguistic terms all within an integrated environment. Released under the MIT licence, Helix is accessible via GitHub and PyPI, supporting community-driven development and promoting adherence to the FAIR principles.
• Abstract（参考訳）: Helixはオープンソースで拡張可能なPythonベースのソフトウェアフレームワークで、グラフデータのための再現性と解釈可能な機械学習ワークフローを容易にする。 データ変換と方法論の選択に関する決定を含む、分析プロセス全体がドキュメント化され、アクセス可能で、再現可能で、関連するステークホルダーにとって理解しやすいものであることを保証する。 このプラットフォームは、標準化されたデータ前処理、可視化、機械学習モデルトレーニング、評価、解釈、結果検査、不明なデータのモデル予測のためのモジュールで構成されている。 データサイエンスの正式なトレーニングを受けずに、意味があり、実行可能な洞察を導き出すために、Helixはユーザーフレンドリーなインターフェースを備えており、計算実験の設計、結果の検査を可能にしている。 MITライセンスでリリースされているHelixは、GitHubとPyPIを通じてアクセス可能で、コミュニティ主導の開発をサポートし、FAIR原則の遵守を促進する。

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