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【学学学7】Automatically Fix Data Issues & Label Errors in Most ML Datasets Cleanlab
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Cleanlab is a machine learning library that provides a framework for identifying and correcting label errors in datasets. It is designed to work with any machine learning model and can be used to improve the accuracy and interpretability of models by reducing the impact of label errors. Cleanlab provides several tools for identifying label errors, including Confident Learning, which estimates the true label of a sample by measuring the confidence of the model's prediction, and Noise Generation, which generates synthetic label errors to test the robustness of a model. Cleanlab also provides tools for correcting label errors, including Noise Correction, which corrects label errors by retraining the model on a subset of the data with corrected labels, and Label Correction, which corrects label errors by manually correcting the labels in the dataset. Cleanlab is an open-source library and is available on GitHub. Cleanlab 是一个机器学习库,它提供了一个框架来识别和纠正数据集中的标签错误。 它旨在与任何机器学习模型一起使用,并可用于通过减少标签错误的影响来提高模型的准确性和可解释性。 Cleanlab 提供了多种识别标签错误的工具,包括 Confident Learning(通过测量模型预测的置信度来估计样本的真实标签)和 Noise Generation(生成合成标签错误以测试模型的稳健性)。 Cleanlab 还提供了纠正标签错误的工具,包括 Noise Correction,它通过在带有纠正标签的数据子集上重新训练模型来纠正标签错误,以及 Label Correction,它通过手动纠正数据集中的标签来纠正标签错误。 Cleanlab 是一个开源库,可在 GitHub 上获取
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