ModelWrapper()：确保你的Python模型高效运行

ModelWrapper是一个用于确保Python模型高效运行的包装类。它提供了一种简单的方式来管理模型的训练、评估和推断，并提供了内置的性能优化功能。

首先，我们需要定义一个模型，并将其作为参数传递给ModelWrapper的构造函数。例如，我们可以使用scikit-learn库中的线性回归模型作为示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from model_wrapper import ModelWrapper

model = LinearRegression()
wrapper = ModelWrapper(model)

现在，我们可以使用wrapper对象来执行各种操作。

首先，我们可以使用train()方法来训练模型。它需要两个参数：输入特征和目标变量。例如，我们可以使用一些随机生成的数据：

import numpy as np

X = np.random.rand(100, 2)
y = np.random.rand(100)

wrapper.train(X, y)

接下来，我们可以使用evaluate()方法对模型进行评估。它需要两个参数：输入特征和目标变量，然后返回评估指标的结果。例如，我们可以使用同样的数据来评估模型的性能：

score = wrapper.evaluate(X, y)
print("Model score:", score)

最后，我们可以使用infer()方法对新的输入数据进行推断。它接受一个输入特征的参数，并返回相应的推断结果。例如，我们可以使用一些随机生成的数据来进行推断：

X_test = np.random.rand(10, 2)
predictions = wrapper.infer(X_test)
print("Model predictions:", predictions)

此外，ModelWrapper还提供了一些内置的性能优化功能，以确保模型的高效运行。例如，它可以自动处理数据的缩放、归一化和缺失值处理等预处理操作。它还可以进行特征选择和参数调整等模型优化操作。

总结来说，ModelWrapper是一个方便而强大的工具，可以帮助我们高效地管理和优化Python模型的训练、评估和推断过程。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，ModelWrapper都可以帮助你节省时间，提高模型的性能和效率。