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xskillscore

预测验证指标的Python开源计算库

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。

Time-Series-Library - 开源深度学习时间序列分析工具库
GithubTSLib开源项目异常检测时间序列深度学习预测
TSLib为深度学习研究者提供了一个专业开源时间序列分析库,涵盖广泛的应用领域,如长短期预测、数据填充、异常检测和分类。本库提供清晰的代码基础,支持时间序列模型的评估与开发,包括最新的模型评估和深度时间序列研究成果。该工具适合科研和开发人员使用,以推动时间序列分析的未来研究与实践。
cvxportfolio - 开源投资组合优化与回测Python库
CvxportfolioGithubPython库回测开源软件开源项目投资组合优化
Cvxportfolio是一个基于Python的开源投资组合优化和回测库。它实现了多种优化模型,提供API接口和示例代码。支持自定义预测、并行回测和风险管理,可用于构建复杂交易策略。该库依赖Cvxpy和Pandas,适用于金融研究和实际投资。其面向对象设计便于扩展,能够高效评估不同投资策略的表现。
deeptime - Python时间序列分析与动态建模库
Githubdeeptime动力学模型开源库开源项目时间序列分析机器学习
deeptime是一个专注于时间序列数据分析的Python库,集成了多种动态模型估计工具。该库涵盖传统线性学习方法(如马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型和Koopman模型)及先进的核方法和深度学习技术。与scikit-learn兼容的同时,deeptime还提供了独特的Model类,用于分析热力学、动力学和其他动态特性。该库支持多平台安装,适用于各类时间序列数据研究。
fairlearn - AI系统公平性评估与缓解的Python工具
AI公平性FairlearnGithubPython包公平性算法公平性评估开源项目
Fairlearn是一个Python包,帮助开发者评估和缓解AI系统中的不公平问题。它提供缓解算法和模型评估指标,并附有Jupyter笔记本示例。Fairlearn侧重于群体公平性,评估并比较模型对不同群体的影响,提供多种解决不公平问题的策略,使用户在不同AI任务中找到最佳平衡。
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。
torch-fidelity - PyTorch生成模型评估指标库
GithubPyTorch开源项目性能指标扩展性生成模型评估高效计算
torch-fidelity是一个开源的PyTorch库,提供多种生成模型评估指标的实现。该库支持ISC、FID、KID、PRC和PPL等指标,特点是计算精确、效率高且易于扩展。它通过特征共享和缓存机制优化性能,适用于学术研究和模型训练中的实时评估。torch-fidelity还支持自定义,可适应不同的数据类型和模型结构。
Corrformer - 全球气象站统一深度模型的可解释天气预报系统
CorrformerGithub天气预报开源项目时空建模机器学习深度学习
Corrformer是一种新型天气预报模型,通过多相关性机制实现了对数万个气象站的协作预报。该模型显著降低了时空建模复杂度,并能生成基于天气过程传播方向的可解释预测。在多个尺度的数据集上,Corrformer的预报性能超越了传统统计方法和最新深度学习模型,近地面预报能力可与数值方法相媲美。这项研究为气象科学引入了创新的数据驱动人工智能方法。
pmdarima - Python时间序列分析库 支持自动ARIMA建模和多种统计测试
GithubPythonpmdarima开源项目时间序列分析统计库自动ARIMA
pmdarima是一个Python统计库,旨在增强时间序列分析能力。它实现了类似R语言auto.arima的功能,提供多种统计测试、时间序列工具、转换器和特征提取器。该库支持季节性分解、交叉验证,并包含丰富的内置数据集。基于statsmodels构建,pmdarima采用类scikit-learn的接口设计,便于用户构建和部署时间序列模型。
mlops-python-package - MLOps Python工具包,简化机器学习工程实践
GitHub ActionsGithubMLOpsPython包开源项目自动化工具软件开发实践
这是一个集成多种MLOps最佳实践的Python代码库,旨在优化机器学习工程流程。该工具包提供了模型注册、实验跟踪和实时推理等核心功能,同时支持自动化任务、CI/CD集成、配置管理和数据处理等辅助功能。通过灵活且稳健的设计,这个工具包可以帮助开发者更高效地构建和部署MLOps项目,简化整个机器学习生命周期管理。
scikit-opt - Python群体智能优化算法库
GithubPython库scikit-opt优化算法开源项目智能算法遗传算法
scikit-opt是一个Python优化库,实现了多种群体智能算法,如遗传算法、粒子群优化和模拟退火。该库支持用户自定义函数、GPU加速和多种加速方式,可用于解决各类优化问题。scikit-opt具有易用性强、功能丰富的特点,适合数据科学家和研究人员使用。
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