PySnipify ML 0.1.0

PySnipify ML是专为VS Code开发的Python与机器学习代码片段扩展，旨在提升您的开发效率。无论您是在构建机器学习模型、进行数据预处理还是绘制图表，该扩展都能通过提供即用的代码片段节省您的时间。

核心功能：

• Python代码片段：包含各种常用的Python代码模式，如循环、条件语句、函数和基础导入。
• 机器学习代码片段：提供ML工作流程中的常用任务片段，如数据分割、模型训练、评估和超参数调整。
• 数据可视化：简便的代码片段用于生成各种类型的图表，如散点图、线图和直方图。
• 快速启动：只需几次按键即可将代码片段添加到您的代码中。
• 自定义功能：根据您的编码风格和需求编辑或扩展代码片段。
• 跨项目使用：无论您是在进行Python项目还是ML项目，该扩展都能提供必要的支持。

安装方法：

1. 打开VS Code。
2. 点击窗口侧边栏中的扩展图标，进入扩展视图。
3. 搜索Python & ML Snippets。
4. 点击安装。

或者，您也可以直接从VS Code Marketplace安装。

使用方法：

安装后，您可以立即开始使用这些代码片段。使用方法如下：

1. 开始输入代码片段的前缀（例如，forloop、modeltrain等）。
2. 按Enter或Tab键将相应的代码插入到编辑器中。

示例代码片段：

• Python循环

  前缀：forloop

  for i in range(10):
      print(i)

• 导入Pandas

  前缀：importpandas

  import pandas as pd
  df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
  print(df)

• 模型训练

  前缀：modeltrain

  from sklearn.model_selection import train_test_split
  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
  from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
  model = RandomForestClassifier()
  model.fit(X_train, y_train)

• SHAP摘要图

  前缀：shap

  import shap
  explainer = shap.TreeExplainer(rf_model)
  shap_values = explainer.shap_values(X_train_scaled)
  shap.summary_plot(shap_values, X_train_scaled)

• 散点图

  前缀：scatterplot

  import matplotlib.pyplot as plt
  plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap='viridis')
  plt.xlabel('Feature 1')
  plt.ylabel('Feature 2')
  plt.title('Scatter plot of features')
  plt.show()

代码片段列表：

• Python代码片段

  • 基本打印语句（print）
  • 循环（forloop）
  • 循环（whileloop）
  • 如果-否则语句（ifelse）
  • F字符串格式化（fstring）
  • 导入NumPy（importnumpy）
  • 导入Pandas（importpandas）

• 机器学习代码片段

  • 模型训练（modeltrain）
  • 模型预测（modelpredict）
  • 混淆矩阵（confmat）
  • 主成分分析（pca）
  • SMOTE处理不平衡数据（smote）
  • 随机搜索超参数调整（randomsearch）
  • SHAP摘要图（shap）
  • 投票分类器用于集成模型（votingclassifier）
  • 使用joblib保存模型（savejoblib）
  • 模型评估（准确率、精确度、召回率、F1分数）（evalmodel）
  • 散点图（scatterplot）
  • 线图（linechart）
  • 条形图（barplot）
  • 直方图（histogram）

贡献方式：

我们欢迎社区的贡献！如果您想为此扩展做出贡献，请：

1. 复刻仓库。
2. 创建新分支。
3. 进行更改或添加新代码片段。
4. 提交拉取请求。

许可证：

本项目采用MIT许可证 - 详见（LICENSE）文件。