Actor12 / data_analysisLinks
机器学习数据预处理:包括画数据分布图、特征筛选、调参技巧
☆11Updated last year
Alternatives and similar repositories for data_analysis
Users that are interested in data_analysis are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 常见的数据预处理,包括数据加载、缺失值&异常值处理、描述性变量转换为数值型、训练测试集划分、数据规范化☆44Updated 2 years ago
- 机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码☆118Updated 5 years ago
- 包括决策树和随机 森林进行离职人员预测,Xgboost和lightGBM的应用☆287Updated 5 years ago
- 基于pytorch搭建多特征LSTM时间序列预测☆172Updated 2 years ago
- 天池“资金流入流出预测——挑战baseline”的解决方案,线上效果143.5☆97Updated 5 years ago
- Regression prediction of time series data using LSTM, SVM and random forest. 使用LSTM、SVM、随机森林对时间序列数据进行回归预测,注释拉满。☆195Updated 5 years ago
- 通过修改transformer使其可以预测金融时间序列☆37Updated 4 years ago
- 金融时间序列(预测分析 / 相似度 / 数据处理)☆251Updated last year
- 基于深度学习的溶解氧时间序列预测模型☆29Updated 5 years ago
- ☆19Updated 3 years ago
- 建立SARIMA-LSTM混合模型预测时间序列问题。以PM2.5值为例,使用UCI公开的自2013年1月17日至2015年12月31 日五大城市PM2.5小时检测数据,将数据按时间段划分,使用SARIMA过滤其线性趋势,再对过滤后的残差使用LSTM进行预测,最后对预测结果进行…☆83Updated 6 years ago
- 使用LSTM、GRU、BPNN进行时间序列预测。Using LSTM\GRU\BPNN for time series forecasting. (Pytorch Edition)☆58Updated 4 years ago
- 常用的特征选择方法☆68Updated 3 years ago
- Codes for time series forecast☆145Updated 4 years ago
- 多元多步时间序列的LSTM模型预测——基于Keras☆83Updated 3 years ago
- about deep learning projects☆49Updated 5 years ago
- GBDT for regression☆10Updated 6 years ago
- 使用改良的Transformer模型应用于多维时间序列的分类任务上☆92Updated 4 years ago
- 时间序列ARIMA模型的销量 预测☆64Updated 7 years ago
- 根据Seanny123复现论文A Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Network for Time Series Prediction的pytorch代码进行相关修改,适应pytorch1.2版本☆31Updated 5 years ago
- 基于统计学的时间序列预测(AR,ARM).☆289Updated 4 years ago
- 2019年CCF智能信用评分大赛个人源码库。包含XGboost模型调参,特征筛选,训练等方案。同时包含stacking模型融合方案☆27Updated 5 years ago
- Bayesian Optimization and Grid Search for xgboost/lightgbm☆77Updated 7 months ago
- 通过将对上市公司招股说明书情绪分析的结果与常用财务指标、企业科研指标等结合,综合使用多种分类模型:传统LR、随机森林、XGB、LGB集成学习模型对新上市公司破发情况进行学习和预测,筛选重要特征,并由此来得到一个新股破发分类器。☆12Updated 2 years ago
- 当样本分布发生变化时,交叉验证无法准确评估模型在测试集上的效果,这时候需要其他构造验证集的方 法来应对。☆52Updated 5 years ago
- 刀具剩余寿命预测☆72Updated 5 years ago
- Use BPNN and LSTM to forecast stock price. 使用BP神经网络和LSTM预测股票价格,注释拉满。☆201Updated 3 years ago
- 数据预处理之缺失值处理,特征选择☆22Updated 6 years ago
- 使用卷积神经网络-长短期记忆网络(bi-LSTM)-注意力机制对股票收盘价进行回归预测。The convolution neural network, short-term memory network and attention mechanism are used to…☆293Updated last year
- 使用pytorch搭建的循环神经网络在股票数据时间序列上的应用☆108Updated 7 years ago