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MAPIE

开源机器学习不确定性量化与风险控制库

MAPIE机器学习不确定性量化保证覆盖率预测区间Github开源项目

MAPIE是一个开源Python库，用于量化机器学习模型的不确定性和控制风险。它计算可控覆盖率的置信预测区间，适用于回归、分类和时间序列分析。MAPIE还可控制多标签分类和语义分割等复杂任务的风险。该库兼容各类模型，遵循scikit-learn API，基于同行评审算法提供理论保证。MAPIE仅依赖scikit-learn和numpy，支持Python 3.7及以上版本。

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介绍相关项目
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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。
mlcourse.ai - 综合性机器学习在线课程 理论实践并重
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mlcourse.ai是OpenDataScience推出的开放式机器学习课程,涵盖数据分析到梯度提升等10个主题。课程通过理论讲解与实践作业相结合,帮助学习者掌握机器学习技能。提供多语言学习资源,包括文章、视频和编程作业,支持自定进度学习。另有付费作业包供选择,进一步提升学习效果。
LotteryPrediction - 将机器学习应用于彩票数据分析和预测模型
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LotteryPrediction是一个开源项目，结合机器学习和数据分析技术，旨在为彩票预测提供数据驱动的解决方案。该项目通过分析历史开奖数据，识别潜在模式，并应用统计方法预测未来结果。LotteryPrediction提供多种服务级别，从基础开源版本到定制化企业解决方案。项目还包含数据可视化工具，帮助用户更好地理解彩票数据趋势。需要注意的是，该项目不保证预测准确性，仅作为辅助决策工具使用。
machine-learning - 机器学习入门,掌握Python与数据分析
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这个开源项目旨在帮助自学者系统地学习机器学习。内容涵盖Python基础、数据分析、数据可视化、数学和统计，以及机器学习和深度学习的多个在线课程和教程。通过推荐的YouTube视频、Coursera课程和开源项目，提供从基础到高级的学习资源，帮助学习者提升编程与数据分析能力，并逐步进入机器学习和深度学习的领域。
machine-learning - 机器学习与数据科学教程，深度学习、模型部署与强化学习
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本项目持续更新，介绍了数据科学和机器学习各个主题。内容涵盖深度学习、模型部署、运筹学和强化学习等，提供Jupyter Notebook格式教程，结合Python科学栈（如numpy、pandas）和开源库（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）进行教学示范，平衡数学符号与实际应用。
pyaf - Python开源库实现自动化时间序列预测
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PyAF是一个开源的Python自动预测库，基于NumPy、SciPy等流行数据科学模块构建。该库利用机器学习方法自动预测时间序列未来值，功能comparable于一些商业预测产品。它支持信号分解、外生数据和层次预测，提供简洁API和可定制建模过程。PyAF适用于Python 3.x，采用BSD 3-Clause许可证。PyAF可用于销售预测、股票走势分析、能源需求预测等多种时间序列预测任务。
imbalanced-learn - Python库解决机器学习不平衡数据问题
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imbalanced-learn是一个Python库，专门解决机器学习中的数据不平衡问题。它提供了多种重采样技术，如过采样、欠采样和组合方法，以获得更公平和稳健的模型。该库与scikit-learn完全兼容，使用简单，并提供详细文档和示例。作为scikit-learn-contrib项目的一部分，imbalanced-learn为数据科学家和机器学习工程师提供了处理不平衡数据集的有力工具。
guardrails - 构建可靠AI应用的Python框架
AI应用GithubGuardrailsPython框架开源项目结构化数据风险检测
Guardrails是一个Python框架，专为构建可靠的AI应用程序而设计。它提供输入/输出保护功能，通过检测、量化和缓解风险，确保应用程序安全。借助Guardrails Hub，用户可以访问多种预构建验证器，组合多个验证器以创建强大的防护系统。Guardrails还支持从LLM生成结构化数据，适用于专有和开源模型。提供便捷的安装和使用指南，支持自定义验证器的创建和贡献，是AI开发者的理想工具。
MAPE-PPI - 基于微环境感知的蛋白质相互作用预测新方法
GithubMAPE-PPI开源项目微环境感知深度学习蛋白质嵌入蛋白质相互作用预测
MAPE-PPI项目开发了一种基于微环境感知蛋白质嵌入的方法，用于预测蛋白质-蛋白质相互作用。该方法在多个数据集上进行了测试，显示出良好的性能。项目提供预训练模型和使用指南，涵盖环境设置、数据处理和模型训练等内容，便于研究人员复现和拓展。这一新方法为蛋白质相互作用预测研究提供了创新思路。
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