Toad 是一个用于机器学习建模、预处理和特征工程的 Python 库。以下是 Toad 库版本 0.10 和 0.13 之间的主要区别：

Toad 0.10

• 初始功能: 版本 0.10 可能包含了 Toad 的基础功能，如数据预处理、特征选择和模型评估。
• 特征选择: 提供了基本的特征选择方法，主要关注于消除多重共线性和不相关的特征。
• 预处理: 初步支持常见的预处理任务，如处理缺失值、编码分类变量和数值特征的缩放。
• 建模: 基本支持构建和评估模型，可能主要集中在逻辑回归和决策树上。
• 文档和示例: 初期文档和示例，帮助用户入门使用该库。

Toad 0.13

• 增强的特征选择: 改进了特征选择方法，包括更高级的算法和选择最相关特征的标准。
• 高级预处理: 增强了预处理功能，可能包括更强大的缺失值处理方法、异常值检测和更复杂的编码技术。
• 新算法: 引入了新算法和模型，超越了 0.10 版本中提供的初始集合。
• 性能改进: 优化和性能提升，提高了现有功能的效率和可扩展性。
• 附加工具: 新增了用于数据分析和模型评估的实用函数，提供了更多工具来简化用户的工作流程。
• 改进的文档: 更全面和详细的文档，附加了更多示例和用例，帮助用户更好地理解如何利用库的功能。
• 错误修复和稳定性: 进行了大量的错误修复和增强，提高了库的稳定性和可靠性。

在导包方面，Toad 0.10 和 Toad 0.13 之间有一些变化。以下是可能的区别：

Toad 0.10

在版本 0.10 中，导入常见功能的方式是这样的：

import toad

然后可以通过 toad 模块访问不同的功能，例如：

# 进行数据预处理
toad.transform.MinMaxScaler()

Toad 0.13

在版本 0.13 中，新的导入方式如下：

import toad
# 分模块导入
from toad.transform import MinMaxScaler
from toad.selection import select

这样可以直接导入特定模块中的功能，使用起来更加灵活。例如：

# 进行数据预处理
scaler = MinMaxScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)# 进行特征选择
selected_features = select(data, target='target', empty=0.9)