Alternatives and similar repositories for diabetesPredict:

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

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  常用的特征选择方法
  ☆68Updated 2 years 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
• 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
• 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
• xuman-Amy / preprocessing
  数据预处理之缺失值处理，特征选择
  ☆21Updated 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
• bingdiaoxiaomao / hyper-parameters-optimization
  机器学习算法超参数的优化方法——基于hyperopt和bayes_opt
  ☆14Updated 6 years ago
• zmzhouXJTU / House_Price_Forecast
  利用回归模型实现房价预测
  ☆44Updated 6 years ago
• NJNUwhb / risk-assessment-of-credit-of-bank-customers-
  基于风控模型的银行客户信用风险评估
  ☆15Updated 2 years ago
• wzy6642 / K-Prototypes
  改进的k-prototypes聚类算法
  ☆18Updated 4 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
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
  ☆71Updated 5 years ago
• DaemonFG / BreastCancerWisconsin
  逻辑回归做二分类进行癌症预测(基于细胞的属性特征)
  ☆23Updated 6 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
• lyk19940625 / HousingInformationAnalysis
  利用爬虫获取58同城的二手房信息，选取特征并对数据进行预处理，利用机器学习算法给出不同地段的租房推荐。
  ☆15Updated 5 years ago
• Zhk0314 / GA-BP
  基于遗传算法的BP神经网络
  ☆15Updated 3 years ago
• momodagithub / regression-prediction-algorithms
  使用支持向量机、弹性网络、随机森林、LSTM、SARIMA等多种算法进行时间序列的回归预测，除此以外还采取了多种组合方法对以上算法输出的结果进行组合预测。Support vector machine, elastic network, random forest, LSTM…
  ☆43Updated 4 years ago
• GUOxingyu3018 / Tourist_Predict--A-case-of-Shangahi
  不同时间序列预测方法对上海旅游规模进行预测
  ☆16Updated 5 years ago
• luanshiyinyang / Stacking
  机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码
  ☆115Updated 4 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
• 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
• DeerZhifan / Clustering-Algorithms
  基于Python实现了K-Means、GMM、DBSCAN、AGNES等四种常见的聚类算法
  ☆68Updated 5 years ago
• rogeroyer / feature_selection_GAAlgorithm
  基于遗传算法的特征选择
  ☆127Updated 5 years ago
• ShydowLi / Machine-Learning-With-R-
  逻辑回归、时间序列、KNN、朴素贝叶斯、决策树、关联规则、线性回归、神经网络、SVM、模型评估以及提高模型性能
  ☆14Updated 6 years ago
• lyx199504 / param-opt
  本项目开发了一个机器学习和深度学习的训练工具。该训练工具基于sklearn和pytorch，不仅支持常规训练、交叉验证训练，还支持贝叶斯搜索参数，并可随时自动保存训练模型和日志。
  ☆11Updated last year
• hyy1101 / cainiao
  菜鸟-需求预测与分仓规划
  ☆21Updated 7 years ago
• kunkun1230 / Data-analysis
  用 jupyter notebook做的一些机器学习项目
  ☆79Updated 5 years ago
• wyn-365 / temp-predict
  实验源代码-----基于随机森林的气温预测
  ☆40Updated 4 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 4 years ago
• Modo0202 / IntelligentRiskControl
  智能风控 python金融风险管理与评分卡建模 数据和代码
  ☆21Updated 3 years ago