在pytorch环境下安装 catboost
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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(源码)基于Python和PyTorch的个贷违约预测系统.zip
# 基于Python和PyTorch的个贷违约预测系统 ## 项目简介 本项目是针对[CCF大数据与计算智能大赛个贷违约预测](https:www.datafountain.cncompetitions530)赛题开发的个贷违约预测系统。赛题要求利用与目标客群稍有差异的另一批信贷数据辅助目标业务风控模型创建。项目运用迁移学习捕捉不同业务中用户基本信息与违约行为的关联,使用个人贷款违约记录数据和某网络信用贷产品违约记录数据,经过数据预处理后,采用神经网络模型和CatBoost模型分别拟合,最后集成两个模型的预测结果,实现对新业务用户违约的预测。 ## 项目的主要特性和功能 ### 数据处理 多源数据合并与划分合并不同来源的信贷数据并进行合理划分。 特征工程对数据进行缺失值填充、离散特征连续化等处理。 平衡正负样本采用下采样和上采样方法解决样本不平衡问题,针对不同模型选择合适的采样方法。 ### 模型训练与集成
基于Python的rental-prediction房价预测设计源码
该项目是一款基于Python的房价预测系统设计源码,集成了21个文件,包括7个CSV数据文件、5个Jupyter Notebook文件、4个Python源代码文件、2个PNG图表文件、2个Markdown文档以及1个LICENSE文件。该系统专注于房价预测,适用于需要准确预测房地产市场的个人或机构。
受欢迎的Python机器学习库盘点共1页.pdf.zip
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好用的十款Python机器学习库共3页.pdf.zip
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基于Python语言的数据挖掘作业设计源码
该项目是一款基于Python语言的数据挖掘作业设计源码,总计包含21个文件,涵盖9个Python源代码文件、4个Python字节码文件、2个Python数据文件、2个表格数据文件、1个JSON数据文件以及1个TensorFlow事件文件。这些文件共同构成了一个完整的数据挖掘作业系统。
best-of-ml-python机器学习优质开源项目合集
本精选列表包含 920 个优秀的开源项目,GitHub 和不同包管理器自动收集的各种指标
adversarial-robustness-toolbox:adversarial-robustness-toolbox(ART)-用于机器学习安全性的Python库-规避,中毒,提取,推理
对抗性鲁棒性工具箱(ART)v1.5 对抗性鲁棒性工具箱(ART)是用于机器学习安全性的Python库。 ART提供的工具使开发人员和研究人员可以针对逃避,中毒,提取和推理的对抗性威胁捍卫和评估机器学习模型和应用程序。 ART支持所有流行的机器学习框架(TensorFlow,Keras,PyTorch,MXNet,scikit-learn,XGBoost,LightGBM,CatBoost,GPy等),所有数据类型(图像,表格,音频,视频等)和机器学习任务(分类,对象检测,语音识别,生成,认证等)。 了解更多 --- ----- -, --- 该图书馆正在不断发展中。 欢迎反馈,错误报告和贡献
(源码)基于PyTorch和CatBoost的心电图分类系统.zip
# 基于PyTorch和CatBoost的心电图分类系统 ## 项目简介 本项目源自“合肥高新杯”心电人机智能大赛,尝试复现大赛第一和第四的模型。使用PyTorch和CatBoost框架实现心电图数据的分类模型,通过数据预处理、特征提取和模型训练等步骤,提高心电图数据分类的准确率。 ## 项目的主要特性和功能 1. 数据预处理对心电图数据解压、重采样、缩放,划分trainval数据集,以更好地组织数据供模型使用。 2. 特征提取提取心电图数据的QRS波特征、统计特征(RR区间、偏度、峰度等)、R波密度、RMSSD等特征用于训练和预测。 3. 模型训练运用PyTorch和CatBoost框架训练模型,包含定义模型结构、设置超参数、加载和保存模型权重。 4. 模型测试与评估加载模型权重进行预测,计算精确度、召回率和F1分数等指标评估模型性能。 ## 安装使用步骤
opencv410.rar
opencv4.1.0,适用于VS015/VS2017
基于贝叶斯优化算法与CatBoost-Transformer加权融合模型的智能农业决策支持系统_作物种植推荐_土壤养分分析_气候适应性评估_产量预测优化_精准农业实践_数据驱动农艺.zip
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Qbot:AI量化投资平台[项目代码]
Qbot是一个开源的全栈AI量化投资平台,由UFund-Me团队开发,旨在整合智能投研、策略回测与自动化交易功能,降低量化投资的门槛。该项目覆盖从数据获取、策略研究到实盘交易的完整流程,并集成了多种金融数据接口、回测框架和交易引擎。Qbot特别强调高频交易和AI策略的优化,支持多级时间框架分析和实时风控。其模块化设计和本地化部署特性为用户提供了灵活性和数据隐私保障。Qbot适用于量化研究者、独立交易员、金融科技开发者和学生,是一个集学习与实践于一体的综合平台。项目开源且社区驱动,鼓励开发者参与改进。
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机器学习20个常用库[可运行源码]
本文介绍了机器学习领域中20个常用库及其应用场景。Scikit-learn适用于传统机器学习任务,如分类、回归和聚类;TensorFlow和PyTorch是深度学习领域的核心库,支持构建复杂的神经网络架构;Keras作为高层API,适合快速搭建模型;LightGBM、XGBoost和CatBoost在梯度提升任务中表现优异。此外,还涵盖了图像处理(Scikit-image、OpenCV)、自然语言处理(NLTK、spaCy、AllenNLP、FastText、Gensim)以及数据处理和可视化(Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、Plotly)等领域的工具库。这些库在数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理等任务中发挥着重要作用。
基于毕业设计全流程资源包的实战基础教程
毕业设计是高等教育的收官之战,但许多同学常因规划不清、工具分散、资料零散而陷入低效循环。本教程以“毕业设计全流程资源包”为核心,手把手带你构建一套可复用的项目推进体系。你将学会:如何将零散需求结构化、如何用资源包中模板快速启动、以及从开题到答辩的全链路实战。
onnxmltools:ONNXMLTools支持将模型转换为ONNX
Linux 视窗 介绍 ONNXMLTools使您能够将模型从不同的机器学习工具包转换为 。 当前支持以下工具包: ( 的包装) Tensorflow( 的包装) scikit-learn( 的包装) 苹果酷睿ML Spark ML(实验性) LightGBM 的libsvm XGBoost 水 猫助推器 Pytorch具有内置的ONNX导出器,请查看详细信息 安装 您可以从安装最新版本的 : pip install onnxmltools 或从源安装: pip install git+https://github.com/microsoft/onnxconverte
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