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dtreeviz

提供直观的决策树可视化和模型解释功能

dtreeviz是一个专注于决策树可视化和模型解释的Python库。它支持多个主流机器学习框架,如scikit-learn、XGBoost等。该库提供树结构、预测路径、叶节点和特征空间等多种可视化功能,帮助用户直观理解决策树模型原理。dtreeviz适用于机器学习实践者和研究人员,可用于模型解释和教学等场景。

interpret-text - 基于Interpret的开源NLP模型解释工具,支持文本模型分析
GithubInterpret-TextNLP互动可视化仪表板可解释性技术开源项目文本解释
Interpret-Text是一个开源工具包,基于Interpret Python包,扩展了对文本模型的支持,提供SDK和示例Jupyter笔记本。用户可以使用全球和局部解释工具,分析和解释机器学习模型的预测结果。核心功能包括社区驱动的创新技术、统一API和互动式可视化仪表盘,适用于开发者、数据科学家、业务高管和研究人员,通过多种解释器和NLP应用场景,简化模型解释和审计过程。
dowhy - 支持多种因果推理任务的Python库
DoWhyGithubPython库因果推理图形因果模型开源项目潜在结果
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。
AIX360 - 全面支持多种数据类型和机器学习模型解释的开源工具包
AI Explainability 360AIX360Github开源项目机器学习模型算法解释性工具包
工具包提供全面支持机器学习模型和数据集的可解释性,涵盖多种解释算法和指标,包括表格、文本、图像及时间序列数据。该项目提供互动体验、教程和示例,并提供指导材料和分类树帮助选择算法。工具包易于扩展,欢迎贡献新的算法、指标和用例。
catboost - 梯度提升和分类特征支持的机器学习工具
Apache SparkCatBoostGithub决策树开源项目机器学习梯度提升
CatBoost是一种基于决策树的梯度提升算法,具有高准确性和速度优势,能够处理数值和分类特征。它提供快速的GPU训练、直观的可视化工具和与Apache Spark的分布式训练支持,适用于多种应用场景。通过官方文档和教程,用户可以快速上手,并通过参数调优和交叉验证进一步优化模型性能。
statsviz - Go程序运行时指标实时可视化工具
GithubGo程序Statsviz可视化实时监控开源项目运行时指标
Statsviz是一个Go语言开源工具,用于在浏览器中实时展示Go程序的运行时指标。它提供堆内存、对象数量、goroutine数量、GC暂停时间和调度器等关键指标的可视化图表。开发者可以通过简单集成来监控和分析程序性能,发现潜在问题。Statsviz还支持自定义图表,兼容多种Go Web框架,是一个实用的Go性能监控工具。
xstate-viz - XState状态机和状态图的实时可视化工具
GithubXState可视化开源项目检查模拟状态机
XState-viz是一款为XState状态机和状态图设计的实时可视化工具。开发者可以使用JavaScript或TypeScript创建XState机器,通过点击事件进行可视化模拟。工具支持平移和缩放、显示当前机器状态和事件列表,并提供命令面板快速访问功能。通过设置URL参数,还可以进行机器检查。XState-viz为开发人员提供了直观的交互式环境,方便设计和测试复杂的状态逻辑。
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。
deepsvg - DeepSVG:矢量图形生成与动画的分层网络
DeepSVGGithubNeurIPS2020向量图形动画开源项目深度学习生成网络
该项目提供了一种用于SVG图像生成和动画的分层生成网络,附带深度学习SVG数据的库。用户可以获取预训练模型、完整的数据集及其预处理工具。图形用户界面演示了DeepSVG在矢量图动画中的应用。详细介绍了如何克隆存储库、安装依赖和进行训练与推理,为研究人员和开发者提供全面的资源、示例代码和文档,适合从事图形生成和动画的研究与项目开发。
pyCirclize - 基于matplotlib的Python圆形可视化库
GithubPythonpyCirclize可视化圆形图开源项目数据分析
pyCirclize是基于matplotlib的Python圆形可视化库,支持创建Circos图、弦图、雷达图和系统发育树等多种圆形图表。该库提供了丰富的API和示例代码,便于快速上手和自定义图表。此外,pyCirclize还实现了生物信息学领域的基因组和系统发育树可视化方法,适用于需要创建复杂圆形可视化的数据分析工作。
nn_vis - 创新3D可视化技术助力神经网络分析
3D可视化技术Github开源项目批量归一化神经网络可视化边缘捆绑重要性估计
该项目开发了一种创新的3D神经网络可视化技术。通过批量归一化、微调和特征提取,估算网络各部分重要性。结合边缘捆绑、光线追踪等方法,构建神经网络的3D表示模型。这一技术验证了重要性估计的有效性,并为深入理解复杂神经网络架构开辟了新途径。
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