Alternatives and similar repositories for DataPreprocessing

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

• 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
  ☆44Updated 5 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
  ☆41Updated 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
  ☆76Updated 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
• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆82Updated 7 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…
  ☆46Updated 4 years ago
• HiddenSharp / LSTM-SVM-RF-time-series
  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。
  ☆190Updated 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
• mo2ye / SARIMA-LSTM
  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…
  ☆79Updated 6 years ago
• ymzx / pso-svm
  粒子群算法优化支持向量机
  ☆137Updated 2 years ago
• yuchengle / Arima
  利用时间序列预测汽车销量
  ☆40Updated 6 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
• dukuanbing / bpnn-stock-price-prediction
  使用bp神经网络预测股票价格。BP neural network is used to predict the stock price.
  ☆37Updated 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
• yistar-traitor / CNN-Long-Term-Prediction
  使用CNN进行时间序列预测，这里的标签可以是多维的（即可以进行长期预测）。Using CNN for time series prediction, the label here can be multidimensional (that is, it can be use…
  ☆20Updated 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…
  ☆31Updated 2 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
  ☆167Updated 5 years ago
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
  ☆74Updated 5 years ago
• lwb-xmu / Multivariate-multi-step-time-series-forecasting-via-LSTM
  多元多步时间序列的LSTM模型预测——基于Keras
  ☆80Updated 3 years ago
• AbtMyML / -SVM
  麻雀算法优化支持向量机 python实现
  ☆13Updated 3 years ago
• Tuniverj / Pytorch-lstm-forecast
  基于pytorch搭建多特征LSTM时间序列预测
  ☆168Updated 2 years ago
• stxupengyu / Air-Quality-Prediction
  2021年研究生数学建模竞赛B题，全国二等奖，空气质量预报二次建模，时间序列数据分析与回归预测。Time Series Prediction&Air Quality Prediction.
  ☆37Updated 3 years ago
• huang027 / ARIMA
  时间序列ARIMA模型的销量预测
  ☆63Updated 6 years ago
• oubahe / GSA-PSO-SVR
  一种有效的电力负荷预测方法
  ☆61Updated 5 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)
  ☆83Updated 5 years ago
• KeshengZhang / Covid-19-ARIMA-Time-Series-Prediction
  如何使用ARIMA模型预测世界肺炎确诊人数？【时序数据预测】
  ☆41Updated 5 years ago
• Heitao5200 / LSTM-for-Time-Series-Forecasting-Pytorch
  使用LSTM、GRU、BPNN进行时间序列预测。Using LSTM\GRU\BPNN for time series forecasting. (Pytorch Edition)
  ☆57Updated 4 years ago
• pengchen233 / EEMD-LSTM-Model
  基于深度学习的溶解氧时间序列预测模型
  ☆28Updated 5 years ago
• xiaohangguo / Gated-Transformer
  双塔模型，打比赛用。解决多维时间序列的分类预测任务
  ☆32Updated 2 years ago
• yx868868 / GA-optimized-neural-network
  python 用GA算法优化BP神经网络
  ☆157Updated 4 years ago