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scikit-lego

为scikit-learn提供自定义扩展的开源库

scikit-lego机器学习Python库数据科学开源项目Github

scikit-lego是一个开源Python库,为scikit-learn提供自定义转换器、指标和模型。该项目最初由荷兰多家公司合作开发,现已获得全球贡献。scikit-lego严格遵循scikit-learn标准,提供高质量代码和测试。它包含多种新特性,如自定义数据集、pandas工具、线性模型、朴素贝叶斯、混合模型、元估计器、预处理工具、模型选择方法和评估指标,旨在增强机器学习工作流程的灵活性和功能性。

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介绍相关项目
learntools - Kaggle Learn课程开源辅助工具 提升交互式学习体验
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learntools是Kaggle Learn课程使用的开源项目，主要功能包括实时反馈和练习检查。项目涵盖Python、机器学习等多个课程模块，并提供核心基础设施。项目分为learntools包和notebooks目录两部分，前者负责练习检查，后者包含课程材料和发布工具。此外，learntools还包含简化课程发布的工具和相关课程材料。尽管主要应用于Kaggle Learn平台，其开源特性也为教育技术领域提供了有价值的参考。
dlib - 现代C++机器学习工具包，实现高效复杂软件开发
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dlib是一个功能丰富的C++工具库，专注于机器学习解决方案，支持快速编译和高效运算。提供完整的Python集成和标准Boost许可，适用于各类项目。
dask - 开源灵活的并行计算库 助力大规模数据分析
DaskGithubPython库并行计算开源开源项目数据分析
Dask是一个开源的灵活并行计算库，专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法，与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力，能处理超出单机内存的大型数据集，适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。
GPBoost - 融合树提升与高斯过程的先进机器学习库
GPBoostGithub开源项目机器学习树提升混合效应模型高斯过程
GPBoost是一个创新机器学习库，融合树提升、高斯过程和分组随机效应模型。它支持独立应用树提升、高斯过程和广义线性混合效应模型，主要用C++编写，提供C接口及Python和R包。GPBoost算法结合树提升和潜在高斯模型优势，提高预测函数学习效率，优化高基数分类变量处理，并适用于空间或时空数据建模。这使其成为非线性建模和复杂依赖结构分析的理想工具。
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。
causal-learn - 强大的Python因果发现工具包
GithubPython包causal-learn因果发现开源项目数据分析机器学习
causal-learn是一个开源的Python因果发现库，实现了多种经典和前沿的因果发现算法。它提供了基于约束、基于评分、基于函数因果模型等方法，以及独立性测试、评分函数等实用工具。该库文档完善，示例丰富，适用于研究人员和数据科学家进行因果关系分析和算法开发。causal-learn是Tetrad项目的Python版本和扩展，由CMU-CLeaR小组积极开发和维护，并提供了丰富的基准数据集供社区使用。
coremltools - Core ML格式模型转换和优化工具
Core MLCore ML ToolsGithubPython包开源项目机器学习模型转换
coremltools工具可以将TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等机器学习模型转换为Core ML格式，并支持对这些模型的读写、优化和验证。这些模型可以无缝集成到Xcode项目中使用。
sports-betting - Python体育博彩工具包 实现数据驱动预测和策略分析
GithubPythonsports-betting开源项目投注策略数据处理机器学习
sports-betting是一个开源的Python体育博彩工具包，提供数据加载和投注分析功能。它支持历史数据下载、比赛数据处理、机器学习模型构建和策略回测。兼容scikit-learn，可用于多种联赛的数据分析、交叉验证、概率预测和价值投注识别。该工具包适合数据分析人员和体育爱好者进行系统化的体育博彩研究。
scipy - 开源科学计算库 支持多领域数值分析与研究
GithubSciPy工程计算开源软件开源项目数学计算科学计算
SciPy是一个开源科学计算库，为数学、科学和工程领域提供多种功能模块。包括统计、优化、积分、线性代数、傅里叶变换、信号处理和图像处理等。它与NumPy紧密集成，提供高效的数值计算工具，支持多种操作系统，安装简单且免费开源。SciPy适用于数据分析、复杂计算和结果可视化，广泛应用于学术研究和工程实践。
yggdrasil-decision-forests - 用于训练、评估、解释和部署随机森林、梯度提升决策树和 CART 决策森林模型的完整库
CART决策森林GithubYDFYggdrasil Decision Forests开源项目梯度增强决策树随机森林
YDF 是一个用于训练、评估、解释和部署随机森林、梯度提升决策树和 CART 决策森林模型的完整库。支持 Python 和 C++ API，方便模型的训练、分析、预测及保存。详尽的文档和教程有助于用户快速入门，是开发高效、可解释机器学习模型的好工具。
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