本项目旨在提供一组工具，帮助数据科学家和机器学习工程师更有效地处理和优化他们的数据集和模型。本工具集能够处理包括但不限于数据不平衡、未标记数据利用、样本难度过滤、以及训练集的动态增强等挑战。
- 数据不平衡处理：使用SMOTE算法自动平衡数据集中的类别，解决因数据不平衡导致的模型偏差问题。
- 伪标签生成：利用半监督学习技术，通过K折交叉验证为未标记的数据生成伪标签，扩大训练集并可能提高模型性能。
- 难样本过滤：基于模型预测的概率差异，识别并过滤掉难以分类的样本，以提高模型的训练效率和泛化能力。
- 训练集动态增强：使用模型自信度高的预测结果来增强原始训练集，逐步优化模型性能。
本工具集适用于任何需要处理数据不平衡问题、希望提高模型准确度和泛化能力、或者需要有效利用未标记数据的机器学习项目。无论是金融欺诈检测、图像识别、自然语言处理还是任何其他领域，本工具集都能为您的机器学习流程提供支持。
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# 示例代码：使用SMOTE平衡数据
X_balanced, y_balanced = balance_data_with_smote(data, drop_columns, target_column)
# 示例代码：生成伪标签
pseudo_labels = generate_pseudo_labels(X_unlabeled, X_train, y_train, classifier)
# 示例代码：过滤难样本
X_train_filtered, y_train_filtered = filter_difficult_samples(X_train, y_train, model, thresholds)
# 示例代码：动态增强训练集
classifier, X_test_labeled, X_test_unlabeled = enhance_training_set_and_update_model(X_train, y_train, X_test, classifier)欢迎任何形式的贡献，无论是功能建议、代码改进还是文档补充。请通过GitHub issue或pull request与我们分享您的想法。