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climpred

气象和气候预报验证的Python工具库

climpred是一个开源的Python库,专注于气象和气候预报的验证。该库提供多种验证指标和方法,适用于从短期天气到长期季节预测的各种时间尺度。它与科学计算生态系统集成,支持大规模数据分析,有助于评估预报准确性和可靠性。研究人员和预报员可利用climpred提高预报质量,为气象和气候科学研究做出贡献。

imodelsX - 多功能文本模型分析与优化库
GithubimodelsX可解释性开源项目文本模型机器学习自然语言处理
imodelsX是一个与Scikit-learn兼容的Python库,专注于文本模型和数据的解释、预测和优化。该库集成了多种可解释的建模技术,包括Tree-Prompt、iPrompt和Aug-Linear等。imodelsX还提供LLM封装器和数据集封装器等实用工具,简化文本数据处理流程。通过支持多种解释方法,imodelsX能够生成自然语言解释,并为用户提供易于实现的基线模型。
cloudpickle - 增强Python序列化能力的跨网络工具
GithubPython序列化cloudpicklelambda函数交互式定义函数开源项目集群计算
cloudpickle是一个扩展Python序列化功能的库,可序列化标准pickle模块不支持的Python构造。它在集群计算环境中尤为有用,能够通过网络将Python代码发送到远程主机执行。支持序列化lambda函数、交互式定义的函数和类等。cloudpickle提供pickle_by_value API,允许用户指定按值序列化的模块,提高分布式环境中的灵活性。需注意,cloudpickle仅适用于相同Python版本环境间传输对象,不支持长期对象存储。
arco-era5 - 云优化和分析就绪的气象再分析数据
ERA5Github云优化分析就绪开源项目数据集气候数据
ARCO-ERA5项目对ERA5气象再分析数据进行云端优化和分析就绪处理。项目将GRIB格式转换为Zarr格式,并生成规则经纬度网格的版本,便于研究和机器学习应用。数据集涵盖地表和大气层关键气象变量,每月更新,提供全球高分辨率数据。用户可选择原始、云优化或分析就绪版本,满足不同需求。
kaggle_pipeline_tps_aug_22 - 开源Python框架简化Kaggle表格数据竞赛流程
GithubKaggle开源项目数据处理机器学习模型训练特征工程
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。
wxee - 整合 Earth Engine 和 xarray 的时间序列数据处理库
Earth EngineGithubwxeexarray开源项目数据处理时间序列
wxee是一个Python库,旨在整合Google Earth Engine的数据处理能力和xarray的灵活性。它简化了网格化中尺度时间序列数据的处理流程,包括数据处理、聚合、下载和导入。该库支持将Earth Engine图像集合转换为xarray或GeoTIFF格式,并提供气候异常分析、时间聚合、插值、平滑和缺失值填充等功能。通过并行处理,wxee加快了数据下载速度,为地球观测数据的处理和分析提供了高效便捷的解决方案。
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
GithubPyCaretPython低代码开源开源项目机器学习
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。
cleanlab - 开源工具自动检测和优化机器学习数据集
Githubcleanlab开源项目数据中心AI数据清理机器学习标签错误检测
cleanlab是一款开源的数据中心AI工具包,能够自动检测机器学习数据集中的标签错误、异常值和重复项等问题。该工具适用于图像、文本和表格等各类数据,并支持所有机器学习模型。除了发现数据问题,cleanlab还可以训练更稳健的模型,评估数据质量。基于可靠的理论基础,cleanlab运行高效,操作简便,是优化数据质量和提升模型性能的实用工具。
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。
neuralforecast - 先进的神经网络时间序列预测模型库
GithubNeuralForecast开源项目时间序列机器学习深度学习预测模型
NeuralForecast 提供 30 多种先进的神经网络模型,提升时间序列预测的准确性和效率。支持外生变量和静态协变量,并具备自动超参数优化和可解释性方法。通过 sklearn 语法 `.fit` 和 `.predict` 实现快速训练和预测,包含 NBEATSx 和 NHITS 等最新实现,并与 Ray 和 Optuna 集成,适用于多种应用场景。
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。
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