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streamlit_prophet

交互式时间序列预测工具助力数据分析

StreamlitProphet时间序列预测可视化模型训练Github开源项目

streamlit_prophet是一款开源的时间序列预测工具，集成了Streamlit的交互功能和Prophet的预测算法。它提供了简洁的用户界面，支持数据上传、预处理、模型调参、评估和预测等功能。兼容Python 3.7-3.9版本，streamlit_prophet通过可视化界面简化了时间序列预测过程。这个工具适用于数据分析师和业务人员，可快速部署并用于各类预测分析任务。

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Chat-With-Excel - 直接自然语言与表格数据互动，简化数据分析流程
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Chat-With-Excel项目允许用户使用自然语言与表格数据交互，无需记忆公式或学习Pandas。用户可以通过Google Colab轻松运行数据分析任务，并与机器学习模型进行自然语言训练。即将上线Replit和Streamlit版本。更多更新请关注Anil Chandra Naidu Matcha的Twitter或YouTube频道。项目相关的其他示例和代码包括Chat with Website、Chat with PDF、Chat with Youtube及DiscordGPT。
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TimeSHAP是一个基于KernelSHAP的模型无关解释框架，专门用于分析时序数据和循环模型。它提供事件、特征和单元级别的归因计算，并通过Shapley值剪枝算法识别关键决策事件。TimeSHAP支持多种解释方法，包括局部和全局层面的分析，可应用于符合特定接口的各类机器学习模型，如PyTorch和TensorFlow实现的模型。
Stat.ai - 为Stata用户打造的智能分析助手
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