Alternatives and similar repositories for PyDT:

Users that are interested in PyDT are comparing it to the libraries listed below

• 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
• 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
• 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
  ☆54Updated 4 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
  ☆43Updated 5 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
• 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
  ☆41Updated 5 years ago
• 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
  ☆149Updated 4 years ago
• kikizxd / Data_preprocessing
  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
  ☆40Updated last year
• 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 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
  ☆35Updated 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…
  ☆205Updated 4 years ago
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
  ☆71Updated 5 years ago
• Perry961002 / Forecast-Loan-Default
  机器学习实践：贷款违约预测
  ☆37Updated 5 years ago
• quantbruce / load_default_predicition_CCF2021
  2021年Datafoutain个贷违约预测比赛——试验记录
  ☆15Updated 2 months ago
• Wddzht / DataPreprocessing
  数据预处理过程(属性选择, 异常值处理, 归一化, 标准化等)
  ☆61Updated 4 years ago
• ice-tong / ML_demo
  一些机器学习算法的demo。普通最小二乘法，决策树（Iris鸢尾花数据集），KNN（mnist手写数字数据集），朴素贝叶斯分类西瓜数据集，trec06c数据集垃圾邮件分类（spam），逻辑斯蒂回归，随机梯度下降SGD与全梯度下降的对比，mnist中8和9的二分类，泰坦尼克号…
  ☆175Updated 6 years ago
• tjhznb666 / Predicting-future-customer-credit-risk-based-on-machine-learning-algorithm
  利用python对3000个数据利用机器学习算法建立模型，并预测未来客户信用风险。处理数据不均衡问题时采用了SMOTE过采样以及随机过采样技术；通过相关性分析进行特征选择；建模过程中用到了Logistic回归、SVM、随机森林、GBDT四种模型，并通过网格搜索法确定最优参数…
  ☆29Updated 2 years ago
• runyi-yao / Decision-Tree
  利用ID3决策树预测患糖尿病的可能性
  ☆14Updated 4 years ago
• aflyingpig0226 / feature-engineering
  机器学习的特征工程，包括特征抽取、特征预处理、特征选择、特征降维。
  ☆25Updated 6 years ago
• xiadanqing / Regression
  回归问题是数据挖掘和机器学习中常常出现的问题----本专题以 中国移动用户信用分预测 为例，对比分析几类 常见的回归算法，包括：线性回归、岭回归、贝叶斯岭回归、前馈神经网络、迭代提升树等。
  ☆17Updated 5 years ago
• dengsiying / give-me-some-credit
  kaggle贷款违约预测
  ☆35Updated 6 years ago
• 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
  ☆72Updated 4 years ago
• Koorye / mathmodeling
  基于python实现的数学建模相关代码，包含回归、分类、差分、聚类、时间序列分析、因子分析等
  ☆70Updated 10 months 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
  ☆152Updated 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)
  ☆50Updated 7 years ago
• wojiushimogui / SVM
  支持向量机的python实现
  ☆45Updated 9 years ago
• L-ear / RandomForest
  python实现的随机森林
  ☆94Updated 2 years ago
• ZhangMinDlu / K-Means
  K-Means聚类分析算法Python实现，并以鸢尾花数据集为例进行聚类演示
  ☆17Updated 6 years ago
• ezyzzy / Baseline-CCF-BDCI-2022-Competition581-Rank0.017
  CCF BDCI 2022比赛 返乡发展人群预测赛题 Baseline 数据挖掘（特征工程+集成学习）队伍排名39/2297
  ☆11Updated 11 months ago
• LogicJake / tianchi-loan-default-prediction-top11
  零基础入门金融风控-贷款违约预测 TOP11
  ☆37Updated 4 years ago