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支持多种因果推理任务的Python库

DoWhy 因果推理 Python库图形因果模型潜在结果 Github 开源项目

DoWhy是一个Python因果推理库，集成了图形因果模型和潜在结果框架。它提供统一接口支持因果效应估计、根因分析和反事实推理等多种任务。该库注重结果可解释性，并具有反驳和验证功能，增强了因果推理的稳健性。DoWhy适用于客户流失分析、营销效果评估和异常归因等多个领域。

文档

doremi - 创新算法提升语言模型训练效率

DoReMiGithub代理模型分布鲁棒优化开源项目数据混合优化语言模型

DoReMi是一种优化语言模型数据集混合的算法。它通过分布鲁棒优化调整数据混合，适应不同目标分布。算法训练小型代理模型动态调整各领域数据权重，并利用预训练参考模型避免对高熵领域过于悲观。DoReMi显著提高大型模型训练效率，如280M代理模型可使8B参数模型达到基线性能的速度提高2.6倍。项目提供PyTorch实现，包含快速可恢复的数据加载器和下游评估工具。

dodrio - 交互式工具帮助NLP研究者分析Transformer模型的注意力权重

DodrioGithubNLPTransformer模型交互式可视化开源项目文本分析

Dodrio是一个交互式可视化系统，旨在帮助NLP研究人员分析和比较Transformer模型中的注意力权重。用户可查看实时演示、下载代码并本地运行。由Jay Wang、Robert Turko和Polo Chau开发，支持个性化模型和数据集的可视化。

eurybia - 开源Python库助力数据和模型偏移检测

EurybiaGithubPython库开源项目数据漂移机器学习模型漂移

Eurybia是一个Python开源库，专注于检测数据和模型偏移，并在模型部署前进行数据验证。该工具生成详细的HTML报告，支持模型性能监控、AI系统审核和治理优化。通过直观的可视化和动态报告，Eurybia简化了数据特征和偏移分析，促进了团队协作和跨部门沟通。

dash - 构建数据科学和机器学习Web应用的Python框架

DashGithubPythonWeb应用开源项目数据可视化机器学习

Dash是一个Python框架,基于Plotly.js、React和Flask,用于构建数据科学和机器学习Web应用。该框架将现代UI元素(如下拉菜单、滑块和图表)与Python分析代码直接连接,便于开发者快速创建交互式数据可视化应用。Dash支持包括地图在内的多种图表类型,并允许完全控制应用外观。它不仅适用于构建仪表板,还可用于创建PDF报告风格的应用。

pygwalker - Python数据可视化库支持拖拽式分析和自然语言查询

GithubJupyter NotebookPyGWalker交互式界面开源项目探索性数据分析数据可视化

PyGWalker是一个Python库，将pandas数据框转换为交互式可视化界面。支持拖拽操作和自然语言查询，简化了数据分析和可视化工作流程。兼容Jupyter Notebook、Google Colab和Streamlit等多种环境，可处理大型数据集。提供强大的数据表格功能，允许保存分析结果。适用于数据科学家进行探索性数据分析，提高工作效率。

drawdata - 交互式数据可视化工具轻松绘制分析机器学习数据集

GithubJupyterPython库drawdata开源项目数据可视化机器学习

drawdata是一个Python库，为Jupyter notebook提供交互式数据绘制工具。基于anywidget构建，兼容Jupyter、VSCode和Colab环境，支持ipywidgets集成。可绘制散点图并导出为pandas或polars数据框，方便用于scikit-learn机器学习任务。适用于教学和快速数据分析场景，简化数据集创建和操作过程。

dvclive - 简单易用的机器学习实验跟踪和指标记录工具

DVCLiveGithub实验比较开源项目指标记录数据版本控制机器学习

DVCLive是一个用于记录机器学习指标和元数据的Python库。它支持多种机器学习框架，无需额外服务，以纯文本文件存储实验结果，方便版本控制。DVCLive提供直观API，支持参数记录、指标跟踪和实验比较，有助于简化机器学习工作流程。

datacompy - 多框架支持的开源数据比较库

DataComPyDataFrameGithubPython库多后端支持开源项目数据比较

DataComPy是一个开源的Python数据比较库，支持Pandas、Spark、Polars等多种数据框架。它提供了超越简单equals()的功能，包括统计信息输出和匹配精度调整。该库可通过pip或conda安装，并支持Spark、Dask等额外功能。DataComPy为不同数据处理后端提供统一的比较接口，适用于数据分析和质量控制。

darts - Python中易于使用的时间序列预测与异常检测库

DartsGithub开源项目异常检测时间序列概率预测深度学习

Darts是一个用户友好且灵活的Python库，专注于时间序列的预测与异常检测。它提供了一系列从ARIMA到深度神经网络的多样化模型，通过统一的fit()和predict()接口简化操作，类似于scikit-learn。此外，Darts支持包括多变量和外部数据在内的复杂时间序列处理，并为大规模数据集提供高效解决方案。它还拥有全面的异常检测功能，允许进行深入的异常分析和评分。

pythia - 大语言模型训练过程知识演化分析开源项目

GithubPythia可解释性研究大语言模型学习动态开源项目模型训练

Pythia是一个开源项目,旨在分析大语言模型训练过程中的知识演化。该项目提供完整的模型、数据和代码,包含154个训练检查点,支持研究人员深入探索学习动态和因果关系。Pythia是业界首个支持全面复现和学习动态分析的模型套件,为大语言模型的可解释性研究提供了重要工具。

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