CleanLab
如果您还没有开始使用 Cleanlab，那么您会错过很多东西！
Cleanlab 通过自动检测 ML 数据集中的问题来帮助您清理数据和标签。
它就像一根魔杖！🪄 ✨
地址：https://github.com/cleanlab/cleanlab
LazyPredict
一个 Python 库，让您只需几行代码即可一次训练、测试和评估多个 ML 模型。
支持回归和分类！✨
地址：https://pypi.org/project/lazypredict/
Lux
一个 Python 库，用于快速可视化和分析数据，提供了一种简单高效的数据浏览方式。
地址：https://github.com/lux-org/lux
PyForest
一个节省时间的工具，有助于通过一行代码导入所有必要的数据科学库和函数。
地址：https://pypi.org/project/pyforest/
PivotTableJS
PivotTableJS 允许您以交互方式分析 Jupyter Notebook 中的数据，而无需任何代码
地址：https://pypi.org/project/pivottablejs/
Drawdata
Drawdata 是一个 python 库，允许您在 Jupyter Notebook 中绘制任何形状的二维数据集。
对于学习和理解ML算法的行为非常方便
地址：https://pypi.org/project/drawdata/
black
不折不扣的代码格式化程序
可以说是最好的，我每天都在使用它
地址：http:// pypi.org/project/black/
PyCaret
Python 中的开源低代码机器学习库，可自动执行机器学习工作流程。
地址：https://github.com/pycaret/pycaret
PyTorch-Lightning
如果您喜欢 PyTorch，您一定会喜欢 PyTorch Lightning！
简化您的模型训练，自动化样板代码，并让您专注于重要的事情：研究和创新。
地址：https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/
Streamlit （流式）
虽然已经很受欢迎，但很多人还没有尝试过这个
一个用于创建数据科学和机器学习项目的网络应用程序的框架，允许简单且交互式的数据可视化和模型部署。
