Probabl 推出 skore 开源库:让 ML 评估与实验追踪成为工作流默认
GaelVaroquaux · x · 2026-09-16
Probabl 团队推广其开源库 skore,面向使用 scikit-learn 等 ML 框架的数据科学家,把方法论最佳实践变成工作流的默认动作而非额外负担。
官方入门指南展示了完整的二分类工作流(toxicity 数据集):
- 规范设置训练/测试数据划分
- 用交叉验证开发并评估多个模型
- 对比选型后在留出集上验证最终模型
- 追踪、组织实验结果,避免常见陷阱(smart diagnostics)
报告可推送到 Skore Hub 平台存储、分享与浏览,支持用环境变量指定 workspace/project 批量上传。
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