Alternatives and similar repositories for sklearn-DecisionTree:

Users that are interested in sklearn-DecisionTree are comparing it to the libraries listed below

• goodboyv / Sklearn_Mochine_leanring
  利用sklearn实现机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM等
  ☆161Updated 4 years ago
• Ultraopxt / Predict-the-rent-probability-of-a-room
  机器学习预测模型，分别用逻辑回归，决策树，随机森林，神经网络，XGBOOST和支持向量机算法建模，交叉验证，并选出AUC最优的模型。特征工程优化后，AUC值达到0.8259
  ☆55Updated 5 years ago
• Leo1998-Lu / Machine-learning-on-iris
  基于iris数据集进行四种机器学习算法（决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机SVM）的训练，使用交叉检验（Cross-validation）对比了各算法的预测准确率。
  ☆21Updated 5 years ago
• gui1bin2 / LogisticRegression
  逻辑回归预测违约可能
  ☆32Updated 7 years ago
• L-ear / RandomForest
  python实现的随机森林
  ☆96Updated 2 years ago
• darlinglele / classification
  感知器、贝叶斯分类、决策树分类、K最近邻法、逻辑回归、支持向量机...
  ☆128Updated 10 years ago
• yangxcc / Sklearn-Algorithm
  Sklearn机器学习中的主要算法原理以及实现(线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、K-Means聚类、KNN、PCA主成分分析、BP神经网络)
  ☆82Updated 5 years ago
• KangCai / Machine-Learning-Algorithm
  【Numpy 手写实现】SVM 支持向量机 | KNN K近邻 | Kmeans | Logistic Regression 逻辑回归 | Maximum Entropy 最大熵 | Naive Bayes 朴素贝叶斯 | Perception 感知机 | Decision…
  ☆206Updated 5 years ago
• leezqcst / machine-learning-algorithm
  记录小润了解的各种机器学习算法的实现以及基础概念，包括有监督学习，无监督学习，分类，聚类，回归；神经元模型，多层感知器，BP算法；损失函数，激活函数，梯度下降法；全连接网络、卷积神经网络、递归神经网络；训练集，测试集，交叉验证，欠拟合，过拟合；数据规范化等
  ☆154Updated 8 years ago
• qpp117 / DeepLearning_BaseOnTensorFlow
  基于TensorFlow的深度学习、深度增强学习代码：NN(传统神经网络)、CNN(卷积神经网络)、RNN(递归神经网络)、LSTM(长短期记忆网络)、GAN(生成对抗网络)、DRL(深度增强学习)
  ☆51Updated 7 years ago
• angeliababy / houseprice_regression
  数据特征工程、各种机器学习回归模型、回归数据预处理
  ☆42Updated 5 years ago
• gotgith / Machine-Learning-
  使用pyhton3语言对机器学习算法中的K近邻算法、线性回归、多项式回归、逻辑回归、PCA、SVM、决策树、随机森林、集成学习、boosting 等进行了算法的实现以及实验分析
  ☆45Updated 6 years ago
• guangyaooo / MLTemplate
  机器学习(Machine Learning, ML)python简洁实现，包括混合高斯模型，KMeans，决策树，随机森林，K近邻，线性判别分析，逻辑斯蒂回归（梯度下降法，牛顿法），多层感知机（分类+回归），Naive Bayes（离散+高斯），多分类SVM，线性回归，隐马…
  ☆142Updated 3 years ago
• zhaoxingfeng / SVM
  支持向量机，Support Vector Machine(SVM)，多类分类
  ☆31Updated 8 years ago
• Anonymoushhh / Ensemble_Learning
  使用5-6个模型（可以是knn svm 贝叶斯等等）用投票的方式做一个集成学习对MNIST数据集进行分类。
  ☆24Updated 6 years ago
• Lupino / bpnn
  bp 神经网络算法
  ☆122Updated last year
• coder23263 / Machine_learning_prediction_system
  机器学习预测系统汇总：包括贝叶斯网络、马尔科夫模型、线性回归、岭回归、多项式回归、决策树回归、深度神经网络预测
  ☆74Updated 4 years ago
• JonathonYan1993 / ML_DecisionTree_prepruning_postpruning
  本程序实现决策树的建立与可视化，以及决策树的预剪枝与后剪枝，数据集为西瓜书4.2、4.3节中的西瓜数据集
  ☆36Updated 5 years ago
• ChaoZeyi / kaggle_HousePrice
  kaggle上的一个房屋价格预测比赛
  ☆36Updated 7 years ago
• qiuhaining / sklearn-SVM
  支持向量机(SVM)——分类预测，包括多分类问题，核函数调参，不平衡数据问题，特征降维，网格搜索，管道机制，学习曲线，混淆矩阵，AUC曲线等
  ☆52Updated 7 years ago
• teamowu / Machine-Learning
  🤖机器学习实战🤖：决策树、随机森林线性回归、逻辑回归、贝叶斯、kNN等
  ☆26Updated 5 years ago
• wyn-365 / temp-predict
  实验源代码-----基于随机森林的气温预测
  ☆42Updated 4 years ago
• Perry961002 / Forecast-Loan-Default
  机器学习实践：贷款违约预测
  ☆37Updated 5 years ago
• xinchenstephen / stock_prediction
  基于粒子群算法的神经网络优化股票价格预测
  ☆33Updated 4 years ago
• phjzlh / Restaurant-evaluation-Emotion-classification_machine-learning-RNN-Bi-LSTM
  使用2018年度部分大众点评的用户评价作为数据集，未筛选前共440万条评论数据，经过数据集的标签化处理以及中文文本的预处理、特征提取以及特征权重后，使用了SVM，朴素贝叶斯，Adabosst等经典机器学习方法进行分类，之后又使用了Bi-LSTM的深度神经网络进行训练分类。
  ☆11Updated 3 years ago
• yuekangwei123 / cnn-demo
  pytorch,cnn,数据挖掘,天气预测
  ☆16Updated 4 years ago
• zmzhouXJTU / House_Price_Forecast
  利用回归模型实现房价预测
  ☆45Updated 6 years ago
• nanguoyu / StudentGradeRegression
  [大数据课程作业]分别采用神经网络、线性回归、SVM方法预测学生成绩
  ☆44Updated 6 years ago
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
  ☆74Updated 5 years ago
• wikke / TimeSeriesPrediction
  Time Series Prediction, Stateful LSTM; 时间序列预测，洗发水销量/股票走势预测，有状态循环神经网络
  ☆58Updated 7 years ago