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开源Python框架简化Kaggle表格数据竞赛流程

Kaggle机器学习数据处理特征工程模型训练Github开源项目

这是一个面向Kaggle表格数据竞赛的开源Python框架。它集成了数据处理、可视化、特征工程、模型训练等功能的API。虽然最初为Kaggle TPS August 2022设计，但经简单调整可适用于其他表格数据竞赛。该框架涵盖了从数据预处理到提交预测结果的完整机器学习流程，为Kaggle参赛者提供了实用的工具支持。

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介绍相关项目
kaggle-api - Python实现的Kaggle API命令行工具
GithubKaggle APIPython依赖管理命令行工具开发环境开源项目
Kaggle-api是Kaggle官方开发的Python 3 API工具，通过命令行界面实现与Kaggle平台的交互。用户可以查看模型列表、管理数据集等。项目采用hatch进行管理，支持源代码编译和集成测试。遵循Apache 2.0许可证，为数据科学工作者提供了便捷的Kaggle资源访问途径。
nyaggle - Kaggle和数据科学竞赛的Python工具库
Githubnyaggle实验追踪开源项目机器学习特征工程验证
nyaggle是一个面向数据科学竞赛的Python工具库，专注于实验跟踪、特征工程和模型验证。它提供实验追踪、集成学习、特征存储等功能，支持高级API进行交叉验证实验。该库还包含目标编码、BERT文本向量化等特征工程工具，以及对抗验证和时间序列分割等验证方法，是Kaggle等竞赛中的实用助手。
pipelines - 基于Kubernetes的机器学习工作流程编排平台
GithubKubeflowKubernetes工作流程开源项目机器学习管道
Kubeflow Pipelines是基于Kubernetes的机器学习工作流程编排平台，旨在简化ML工作流的部署和管理。该平台提供端到端的编排功能，支持快速实验和组件复用，便于构建完整的ML解决方案。通过Kubeflow Pipelines SDK，开发者可创建可重用、可扩展的ML管道，提高ML项目的效率和可管理性。
kaggle-solutions - Kaggle竞赛解决方案及创意全面收录
GithubKaggle开源项目数据分析数据科学竞赛机器学习解决方案
kaggle-solutions项目收录了众多Kaggle竞赛顶级选手的解决方案和创意。项目在每次竞赛结束后更新,提供历届竞赛解决方案和想法的搜索功能。用户可通过fork仓库访问学习,并用Markdown记录笔记。项目推荐关注竞赛描述、评估标准和数据等关键信息,欢迎贡献未收录的解决方案。
tpot - 基于遗传算法的自动机器学习管道优化工具
GithubTPOT开源项目机器学习管道优化自动化遗传算法
TPOT是一个开源的自动机器学习工具,基于Python开发。它采用遗传算法来优化机器学习管道,能够自动探索大量可能的管道组合,为给定数据集找到最佳模型。TPOT构建于scikit-learn之上,可生成易读易修改的Python代码。该工具支持分类和回归任务,适用于多种数据科学场景,能够有效减少数据科学家在模型选择和参数调优上的时间投入。
AutoMLPipeline.jl - Julia机器学习管道构建和优化工具
AutoMLPipelineGithub开源项目机器学习特征工程管道优化集成学习
AutoMLPipeline工具包用简洁表达式构建复杂机器学习管道。它基于Julia宏编程实现符号化处理,便于优化回归和分类模型结构。主要特点包括符号化API、常用库封装、可扩展架构、元集成学习和特征选择。该工具简化了从数据预处理到模型训练的流程,支持多种算法组件。
competition-baseline - 为数据科学入门者及爱好者提供基本的、易于理解的代码，支持参与国内外数据竞赛
AI换脸Github人工智能开源项目数据竞赛海上风电出力预测科大讯飞
competition-baseline为数据科学入门者及爱好者提供基本的、易于理解的代码，支持参与国内外数据竞赛。涵盖机器学习至深度学习等领域，适用于多种场景，如AI换脸、海上风电及人脸识别等，促进开源学习文化发展及技术应用能力提升。
kedro - 生产级数据科学与工程管道框架
GithubKedro开源项目数据目录数据科学管道抽象项目模板
Kedro是一个开源Python框架，为生产环境中的数据科学项目提供支持。该框架整合了软件工程最佳实践，用于构建可重现、易维护和模块化的数据工程及科学管道。Kedro特性包括标准化项目模板、多功能数据目录、管道抽象、严格的编码规范以及灵活的部署选项。框架致力于促进团队协作，提升工作效率，并推动可复用分析代码的开发。Kedro尤其适合处理大规模原始数据的实际机器学习应用，有效克服了Jupyter笔记本和单次脚本的局限性。
AlphaPy - 多功能机器学习框架 整合市场分析与体育预测
AlphaPyGithub开源项目数据科学机器学习金融分析预测模型
AlphaPy是一个基于Python的综合机器学习框架，集成了scikit-learn、Keras和XGBoost等多种先进模型。它不仅提供集成模型生成功能，还包含MarketFlow和SportFlow等专用工具，用于市场分析和体育赛事预测。此外，AlphaPy支持交易系统开发和投资组合分析，为数据科学家和金融分析师提供了全面的解决方案。
kubeflow - 简单、可移植且可扩展的Kubernetes上的AI/ML平台
AIGithubKubeflowKubernetes开源项目机器学习
Kubeflow项目专注于在Kubernetes上简化、可移植且可扩展的AI/ML解决方案。它包含多个开源组件，支持机器学习生命周期的各个阶段，如模型服务、实验管理和数据流水线等。提供丰富的官方文档和社区支持，用户可以通过GitHub获取详细信息和技术支持，这是构建AI/ML应用的理想工具。
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