awesome-repositories.com
المدونة
MCP
awesome-repositories.com

اكتشف أفضل مستودعات المصادر المفتوحة باستخدام بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي.

استكشفعمليات بحث منسقةبدائل مفتوحة المصدربرمجيات ذاتية الاستضافةالمدونةخريطة الموقع
المشروعخادم MCPحولكيفية ترتيب النتائجالصحافة
قانونيالخصوصيةالشروط
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

3 مستودعات

Awesome GitHub RepositoriesVisual Model Evaluators

Tools for visually assessing and comparing the performance metrics of trained machine learning models through interactive plots and cross-validation results.

Distinct from Machine Learning Evaluation: Distinct from Machine Learning Evaluation: focuses on the visual, interactive evaluation interface rather than programmatic metric computation.

Explore 3 awesome GitHub repositories matching artificial intelligence & ml · Visual Model Evaluators. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Visual Model Evaluators GitHub Repositories

اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • rasbt/python-machine-learning-bookالصورة الرمزية لـ rasbt

    rasbt/python-machine-learning-book

    12,614عرض على GitHub↗

    This project is an educational resource providing practical code examples and implementations of machine learning algorithms using the Python language. It serves as a guide for constructing predictive pipelines, clustering models, and dimensionality reduction within the Scikit-Learn ecosystem. The repository includes comprehensive demonstrations for supervised and unsupervised learning, as well as detailed examples for implementing neural networks and deep architectures. It also provides practical guidance on exporting model parameters to JSON and wrapping trained models in web APIs for produ

    Plots learning curves of accuracies against training set size to determine if more data improves performance.

    Jupyter Notebook
    عرض على GitHub↗12,614
  • biolab/orange3الصورة الرمزية لـ biolab

    biolab/orange3

    5,635عرض على GitHub↗

    Orange3 is a visual data mining platform that provides an interactive canvas for building data analysis workflows without writing code. At its core, it offers a widget-based visual programming environment where users connect configurable components to perform data preprocessing, machine learning model training, statistical evaluation, and interactive visualization. The platform is built on NumPy-backed data tables with domain descriptors that define variable names, types, and roles, and includes a lazy SQL query proxy for working with database tables without loading all data into memory. The

    Ships a visual workbench with interactive model evaluation tools, performance curves, and cross-validation results.

    Python
    عرض على GitHub↗5,635
  • salesforce/merlionالصورة الرمزية لـ salesforce

    salesforce/Merlion

    4,476عرض على GitHub↗

    Merlion هو إطار عمل لتعلم الآلة للسلاسل الزمنية مصمم للكشف عن الشذوذ والتنبؤ. يوفر واجهة موحدة لتنفيذ وتطبيق نماذج إحصائية ونماذج تعلم آلي متنوعة على تدفقات البيانات الزمنية. يتضمن المشروع لوحة تحكم للمقارنة المعيارية تسمح بالاختبار المرئي وتقييم النماذج مقابل مجموعات بيانات الحقيقة الأرضية التاريخية. تتيح واجهة الويب هذه تجربة نماذج مختلفة على مجموعات بيانات مخصصة دون الحاجة إلى برمجة يدوية. يغطي إطار العمل قدرات تحديد القيم المتطرفة، والتنبؤ بقيم السلاسل الزمنية المستقبلية، وقياس دقة النموذج من خلال الاختبار الخلفي القائم على المحاكاة لدورات تدريب الإنتاج.

    Allows users to visually assess and compare the performance of various models on custom datasets via a dashboard.

    Pythonanomaly-detectionautomlbenchmarking
    عرض على GitHub↗4,476
  1. Home
  2. Artificial Intelligence & ML
  3. Machine Learning
  4. Infrastructure
  5. Model Evaluation and Analysis
  6. Machine Learning Evaluation
  7. Visual Model Evaluators

استكشف الوسوم الفرعية

  • Model Interpretability VisualizationsVisual representations of internal model structures like decision trees and confusion matrices. **Distinct from Visual Model Evaluators:** Focuses on visualizing the internal structure and logic of a model rather than just its external performance metrics.
  • Training Set Size AnalysisVisualizations that plot model accuracy against the amount of training data used. **Distinct from Visual Model Evaluators:** Focuses specifically on the relationship between data volume and performance, whereas Visual Model Evaluators is a broader category for general metric plots.