imodels

一款提供易用且兼容的透明、简洁预测模型的集成scikit-learn的Python库

imodels 解释模型机器学习 Python scikit-learn Github 开源项目

imodels，一款集成scikit-learn的Python库，提供易用且兼容的透明、简洁预测模型。它应用最新的解释性模型技术，旨在提高机器学习的计算效率和预测精准度。包含imodelsX模块以支持NLP领域，且拥有完善的教程和文档，满足多样化应用需求。

文档

aideml - 通过自然语言描述生成机器学习任务解决方案的LLM代理

AIDEGithubPython开源项目数据科学机器学习解决方案生成

AIDE是一款通过自然语言描述生成机器学习任务解决方案的LLM代理。该项目在超过60个Kaggle数据科学竞赛中表现出色，平均超越50%的参赛者。AIDE能生成Python脚本并进行迭代优化，提供透明的可视化解决方案树，帮助深入理解实验过程。支持通过命令行或Python脚本使用，并提供多种高级配置，为数据科学家提供高效自动化的解决方案生成与优化工具。

scalecast - 功能全面的时间序列预测Python库

GithubPython库Scalecast开源项目数据可视化时间序列预测机器学习

Scalecast是一个功能全面的时间序列预测Python库。它提供统一的机器学习建模接口，支持LSTM、ARIMA等多种模型类型。该库集成了自动特征选择、超参数调优、模型堆叠等功能，并提供便捷的数据可视化工具。Scalecast致力于简化复杂的时间序列预测任务，适用于不同规模的预测项目。

hierarchicalforecast - Python层级预测库整合统计与计量经济学方法

GithubPython库层次化预测开源项目数据一致性时间序列预测预测方法

HierarchicalForecast是一个Python库，提供多种层级预测协调方法，如BottomUp、TopDown等，并支持概率一致性预测。该框架集成公开数据集、评估指标和统计基线，旨在为行业和学术界提供可靠的层级预测基准，促进时间序列领域的统计建模和机器学习融合。它为开发新的层级预测算法提供了有力工具，有助于推动相关研究和应用的发展。

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。

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。

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。

scikit-llm - 无缝集成大型语言模型到Scikit-Learn，提升文本分析能力

ChatGPTGithubScikit-LLM开源软件开源项目文本分析机器学习

Scikit-LLM通过将ChatGPT等强大语言模型无缝集成到Scikit-Learn中，增强文本分析任务效果。该工具支持零样本文本分类，并提供简单的Python代码实现快速部署。项目为数据科学家和开发者提供高效的文本分析解决方案，支持快速安装和详细文档，社区反馈和支持也是其重要组成部分。

nannyml - 部署后模型性能估算和数据漂移检测

GithubNannyMLPCA开源项目数据漂移检测无目标模型性能估计

NannyML是一个开源的Python库，专为数据科学家设计，能够在没有目标数据的情况下估算模型的部署后性能，并检测数据漂移。它能将数据漂移警报与模型性能变化智能关联。NannyML支持所有表格数据、分类和回归模型，拥有简单易用的界面和互动式可视化功能。通过NannyML，用户可以监控模型性能、分析数据漂移、找到模型性能下降的根本原因，并避免不必要的警报干扰，轻松完成环境集成和配置。

pytorch-image-models - 全面的PyTorch图像模型集合

GithubPyTorch图像模型开源项目深度学习神经网络计算机视觉

pytorch-image-models是一个综合性PyTorch图像模型库，提供最新计算机视觉模型、预训练权重和训练脚本。库中包含CNN和Transformer等多种架构，支持迁移学习和特征提取。项目不断更新，近期新增MobileNetV4模型并优化现有模型性能。该库为计算机视觉研究和开发提供了丰富的工具和资源。

interpret-community - 强化可解释AI的开源工具库

GithubInterpret-CommunitySHAP可解释性开源项目机器学习模型解释

Interpret-Community是扩展Interpret库的开源项目，为表格数据模型提供增强的可解释性技术。它集成了SHAP、LIME等多种解释器，适用于各类机器学习模型。项目还包含交互式可视化工具，便于分析数据与模型。该项目优化了可解释性技术，使其能够处理实际数据集和工作流程，致力于增强机器学习模型的可解释性和透明度。

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