Alternatives and similar repositories for decision-tree:

Users that are interested in decision-tree are comparing it to the libraries listed below

• 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
• kikizxd / Class-imbalanced__Credit-Card-Fraud
  分类类别不平衡，解决办法：采样(SMOTE和算法集成技术等)、阈值移动、调整代价或权重，附带信用卡诈骗案例
  ☆21Updated 5 years ago
• Shi-Lixin / Machine-Learning-Algorithms
  Python实现经典分类回归、关联分析、聚类以及推荐算法等
  ☆211Updated 6 years ago
• Happyxianyueveryday / statslibrary
  统计分析课程实验作业/包含《统计分析方法》中因子分析，主成分分析，Kmeans聚类等典型算法的手写实现
  ☆77Updated 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
• ChengjinLi / machine_learning
  机器学习、深度学习、NLP实战项目
  ☆138Updated 7 years ago
• manderous / TextClassification-MeiTuan-FeatureExtraction-Classifier
  该工程是利用python3.6进行“特征提取+分类器”来实现美团评论的文本二分类问题。在特征提取部分提取了6种特征，分类器选择了python里面的包xgboost和lightGBM分别实现提升树和GBDT（梯度提升决策树）。
  ☆90Updated 5 years ago
• fuqiuai / sklearn-feature-engineering
  使用sklearn做特征工程
  ☆170Updated 6 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
• luckyerdog / feature_select
  在sklearn下，几种常用的特征选择方法
  ☆40Updated 9 years ago
• fuqiuai / datamining_algorithms
  用python实现SVM/AdaBoost/C4.5/CART/Naïve Bayes等数据挖掘领域十大经典算法
  ☆79Updated 7 years ago
• rogeroyer / feature_selection_GAAlgorithm
  基于遗传算法的特征选择
  ☆127Updated 5 years ago
• weepon / feature_selection
  常用的特征选择方法
  ☆68Updated 2 years ago
• jiangzhongkai / CCF-2018-TeleCOM
  CCF2018 数据挖掘 机器学习 智能匹配 特征工程
  ☆48Updated 5 years ago
• wenhan123 / ML-Python-
  主要是在学习李航的统计学习方法和周志华的机器学习西瓜书的笔记和相关的代码实现
  ☆31Updated 5 years ago
• Erikfather / Decision_tree-python
  决策树分类（ID3，C4.5，CART）
  ☆476Updated last year
• zmzhouXJTU / CreditCard_Fraud_Detection
  利用Logistic回归实现信用卡欺诈检测
  ☆47Updated 3 years ago
• jiangzhongkai / NLP_From_Zero_to_One
  主要是实现nlp常用网络以及结果比较，各模型的优劣势，如:FastText,TextCNN,TextRNN,TextRCNN,BiLSTM,Seq2seq,BERT,Transformer,ELMo以及Attention机制等等。
  ☆45Updated 5 years ago
• IceSuger / yancheng-sales
  天池-印象盐城-汽车销量预测大赛
  ☆36Updated 6 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 6 years ago
• hitlic / lstm_text_clasification
  一个基本的多层lstm rnn模型，能实现中英文文本的二分类或多分类
  ☆46Updated 6 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
• ASourcePower / 2018F
  2018年研究生数学建模F组题
  ☆14Updated 2 years ago
• dengsiying / K-Means-improvement
  K-Means聚类算法及其改进
  ☆31Updated 6 years ago
• bainingchao / PyDataPreprocessing
  《Python数据预处理技术与实践》源码下载
  ☆200Updated 5 years ago
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
  ☆72Updated 5 years ago
• LeronQ / score_logistic
  构建基于逻辑回归的评分卡模型
  ☆44Updated 6 years ago
• lining0806 / Naive-Bayes-Classifier
  朴素贝叶斯文本分类器
  ☆139Updated 9 years ago
• wzy6642 / K-Prototypes
  改进的k-prototypes聚类算法
  ☆18Updated 4 years ago
• Designlotus / Anti-fraud-prediction-model
  交易欺诈作为信用卡行业面临的主要贷后风险业务问题，每年都使信用卡行业遭受巨额损失。基于大数据机器学习开发出高效的交易欺诈识别模型一直是金融行业的主要挑战之一。本次大赛以此作为主题
  ☆41Updated 6 years ago