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

LLM-Kit - 无需编程即可部署和定制多语言模型的工具整合包

GithubWebUIsuqin大模型开发部署开源项目语言模型

LLM-Kit项目通过WebUI整合了多种语言模型工具，实现了无需编程即可配置定制化模型和专业应用。项目支持Windows和Linux操作系统以及多个版本的Python，并提供多种训练和推理功能，包括角色扮演、AI智能体和数据库集成。项目还与众多知名模型和工具库兼容，开发者可以轻松上手并参与贡献，进一步优化和扩展项目功能。

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。

EconML - Python因果推断库基于机器学习的异质性效应估计

EconMLGithubPython因果推断开源项目异质性处理效应机器学习

EconML是一个Python库,结合机器学习和计量经济学方法,用于从观测数据中估计异质性治疗效应。该库支持多种建模技术,可捕捉效应异质性并保持因果解释,同时提供置信区间。EconML基于标准Python数据科学生态系统构建,为复杂的因果推断问题提供统一的API和自动化解决方案。

transformers-interpret - 快速解读Transformer模型的工具，只需2行代码

GithubTransformers Interprettransformers可视化开源项目文本分类解释工具

Transformers-interpret是一款为Transformer模型设计的解释工具，只需简单代码即可实现。支持文本和计算机视觉模型，并可在笔记本中展示或保存为PNG和HTML文件。通过导入预训练模型和tokenizer，用户能快速获得预测分类解释，并提供可视化功能。此项目基于Captum库构建，支持多标签分类等功能，帮助开发者深入理解模型决策。

pydlm - 基于Python的贝叶斯时间序列建模库

GithubPyDLMPython库开源项目数据分析时间序列建模贝叶斯动态线性模型

pydlm是一个Python时间序列建模库，基于贝叶斯动态线性模型。它提供了快速的模型拟合和推断，包含趋势、季节性和动态回归等灵活组件。支持前向过滤、后向平滑和长期预测，并具有简洁的API。pydlm适用于构建复杂时间序列模型，进行数据分析和预测。

multi-model-server - 深度学习模型的部署工具

DockerGithubMulti Model ServerPython开源项目模型服务深度学习

Multi Model Server是一个灵活的工具，用于部署由各种ML/DL框架训练的深度学习模型。通过命令行界面或预配置的Docker镜像，可以快速设置HTTP端点处理模型推理请求。支持Python 2.7和3.6，提供适合CPU和GPU推理的不同MXNet pip包。详细的文档和使用示例，以及Slack频道和社区支持，进一步简化了用户使用体验。推荐在生产环境中使用Docker容器以提升安全性和性能。

Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南

GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习

Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源，涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程，该项目全面展示了数据科学工作流程，从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。

scikit-learn-ts - Node.js环境下的Python机器学习库集成方案

GithubNode.jsPythonTypeScriptscikit-learn-ts开源项目机器学习

scikit-learn-ts项目为Node.js开发者提供了使用Python scikit-learn机器学习库的便捷方式。该项目自动生成257个TypeScript类，涵盖KMeans、TSNE和PCA等算法，性能优于纯JavaScript实现。适用于本地开发环境，配有详细文档和示例，简化了Node.js中的机器学习应用。

autogluon - 自动化机器学习工具，简单实现高精度预测

AutoGluonGithubPython开源项目机器学习深度学习自动化

AutoGluon简化了机器学习任务，让用户可以在图像、文本、时间序列和表格数据上轻松训练和部署高精度模型。它支持Python 3.8至3.11，并可在Linux、MacOS和Windows上运行。只需几行代码即可快速构建端到端机器学习模型，提供详细的安装指南、快速入门教程和丰富的资源，适合各层次用户的需求。

forecast - R语言时间序列预测分析工具

ARIMA模型GithubR包forecast开源项目指数平滑时间序列预测

forecast是一个R语言包，用于单变量时间序列预测分析。它支持ETS、ARIMA、ARFIMA、STL和TBATS等多种预测模型，包括基于状态空间模型的指数平滑和自动ARIMA建模。该包提供可视化工具，便于展示和分析预测结果。forecast适用于不同水平的数据分析人员，提供多样化的时间序列预测工具。

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