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causallib

通过观察性数据的因果推断分析

causallib因果推断Python包机器学习模型评估Github开源项目

Causallib是一个Python包，提供统一的因果推断方法，灵感来自scikit-learn API，支持复杂机器学习模型的集成。用户可以进行有适应性的模块化因果建模，提供更准确的效果估计。该包还包括评估工具，用于诊断模型表现差异，适用于各种治疗策略和潜在结果预测。研究人员可以使用causallib从现实世界的观察性数据中推断干预措施的因果影响，适用于医疗和社会科学等领域。更多信息请访问causallib文档。

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介绍相关项目
pycaret - 开源的低代码Python机器学习库，能够简化和自动化机器学习工作流程
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PyCaret是一个开源的低代码Python机器学习库，能够简化和自动化机器学习工作流程。通过减少代码量，PyCaret使实验更高效、更快速。它支持scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost等多种机器学习框架，用户可以通过少量代码完成模型训练、评估和预测。无论是经验丰富的数据科学家，还是对低代码解决方案感兴趣的用户，PyCaret都是理想选择。
scikit-fda - Python实现的功能数据分析库
GithubPythonscikit-fda函数数据分析开源项目数据科学统计学
scikit-fda是一个功能数据分析(FDA)的Python库,为处理依赖连续参数的数据提供全面工具。它支持数据表示、探索分析、预处理,以及功能数据的推断、分类、回归和聚类。兼容Python 3.8+版本,可通过PyPI或conda-forge安装。这个开源项目为数据科学家和研究人员提供了灵活的FDA工具集,简化了复杂数据的分析过程。
mlops-python-package - MLOps Python工具包，简化机器学习工程实践
GitHub ActionsGithubMLOpsPython包开源项目自动化工具软件开发实践
这是一个集成多种MLOps最佳实践的Python代码库，旨在优化机器学习工程流程。该工具包提供了模型注册、实验跟踪和实时推理等核心功能，同时支持自动化任务、CI/CD集成、配置管理和数据处理等辅助功能。通过灵活且稳健的设计，这个工具包可以帮助开发者更高效地构建和部署MLOps项目，简化整个机器学习生命周期管理。
Surprise - 专为推荐系统设计的Python科学计算工具包
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Surprise是一个专门用于构建和分析基于显式评分数据的推荐系统的Python科学计算工具包。它简化了数据集处理，提供多种预测算法和相似度度量，支持新算法实现，并具备评估和比较算法性能的工具。Surprise适用于学术研究和商业应用，为推荐系统开发提供了全面的解决方案。
imodels - 一款提供易用且兼容的透明、简洁预测模型的集成scikit-learn的Python库
GithubPythonimodelsscikit-learn开源项目机器学习解释模型
imodels，一款集成scikit-learn的Python库，提供易用且兼容的透明、简洁预测模型。它应用最新的解释性模型技术，旨在提高机器学习的计算效率和预测精准度。包含imodelsX模块以支持NLP领域，且拥有完善的教程和文档，满足多样化应用需求。
ta-lib-python - 高效金融技术分析库 支持多种指标与图表识别
GithubPythonTA-Lib开源项目技术分析指标金融市场
TA-Lib Python是一个基于Cython的金融技术分析库,提供150多种市场技术指标和蜡烛图模式识别。性能优于原始SWIG接口,支持NumPy、Pandas和Polars等数据处理库。该库为金融分析软件开发者提供多种技术分析工具,可用于处理市场数据,计算移动平均线、MACD、RSI、布林带等指标。
cvxportfolio - 开源投资组合优化与回测Python库
CvxportfolioGithubPython库回测开源软件开源项目投资组合优化
Cvxportfolio是一个基于Python的开源投资组合优化和回测库。它实现了多种优化模型,提供API接口和示例代码。支持自定义预测、并行回测和风险管理,可用于构建复杂交易策略。该库依赖Cvxpy和Pandas,适用于金融研究和实际投资。其面向对象设计便于扩展,能够高效评估不同投资策略的表现。
xskillscore - 预测验证指标的Python开源计算库
GithubPython包xarrayxskillscore开源项目预测验证
xskillscore是一个专注于预测验证的Python开源库，支持计算确定性和概率性预测的各种指标。该库与xarray集成，提供多种评估方法，适用于不同预测场景。xskillscore具备并行计算能力，能高效处理大规模多模型多集合预报数据。这个工具在数据科学和气候预测等领域都有应用，可帮助研究人员评估预测的准确性和可靠性。
ML-CaPsule - 全面的机器学习项目集合与实践资源
GithubML-CapsulePython开源项目数据科学机器学习项目集合
ML-CaPsule是一个综合性机器学习资源库，收录了从入门到高级的多个主题。项目包括机器学习基础概念、深度学习、自然语言处理等领域的实践项目。学习者可通过这些资源掌握数据提取、可视化和特征选择等核心技能。此外，项目还涵盖统计学基础和数据科学多个方面的知识，为用户提供全面而实用的学习内容。
pydlm - 基于Python的贝叶斯时间序列建模库
GithubPyDLMPython库开源项目数据分析时间序列建模贝叶斯动态线性模型
pydlm是一个Python时间序列建模库，基于贝叶斯动态线性模型。它提供了快速的模型拟合和推断，包含趋势、季节性和动态回归等灵活组件。支持前向过滤、后向平滑和长期预测，并具有简洁的API。pydlm适用于构建复杂时间序列模型，进行数据分析和预测。
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