3 مستودعات
Awesome GitHub RepositoriesNative Missing Value Handlers
Accepts numerical, categorical, and missing values directly without preprocessing, cleaning, or imputation steps.
Distinct from Missing Data Imputation: Distinct from Missing Data Imputation: does not fill missing values; instead processes them natively without any imputation step.
Explore 3 awesome GitHub repositories matching data & databases · Native Missing Value Handlers. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Native Missing Value Handlers GitHub Repositories
اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- priorlabs/tabpfn
PriorLabs/TabPFN
7,408عرض على GitHubHandles missing values natively in raw tabular input without requiring any preprocessing or imputation.
Pythondata-sciencefoundation-modelsmachine-learning - nixtla/neuralforecast
Nixtla/neuralforecast
4,160عرض على GitHubNeuralforecast هي مكتبة تنبؤ بالسلاسل الزمنية العصبية مصممة للتنبؤ بالقيم المستقبلية لسلسلة واحدة أو سلاسل متعددة باستخدام بنيات تعلم الآلة العميقة. تعمل كإطار عمل موزع لتنبؤ تعلم الآلة يتيح تدريب النماذج العالمية عبر سلاسل زمنية متعددة لتحسين التعميم من خلال التعلم المتقاطع. يتميز المشروع كأداة تنبؤ احتمالية تنتج فترات عدم اليقين وتوزيعات الاحتمالات بدلاً من تقديرات النقطة الواحدة. يتضمن أيضاً مصلح تنبؤ هرمي لضمان بقاء التنبؤات عبر مستويات تنظيمية أو جغرافية مختلفة متسقة مع مجاميعها الإجمالية. تغطي المكتبة مجموعة واسعة من القدرات، بما في ذلك دمج المتغيرات الخارجية، وتحسين المعلمات الفائقة الآلي، والتعلم بالنقل. توفر أدوات للتحقق من صحة النموذج عبر التحقق المتقاطع وتقنيات النافذة المنزلقة، بالإضافة إلى القدرة على توزيع أحمال عمل التدريب عبر مجموعات الحوسبة باستخدام Spark. يدعم النظام استمرارية النموذج عبر تكامل التخزين السحابي ويوفر آليات لتفسير مكونات التنبؤ مثل الاتجاه والموسمية.
Processes datasets with unobserved entries natively using mask columns without requiring prior imputation.
Python - xtensor-stack/xtensor
xtensor-stack/xtensor
3,748عرض على GitHubxtensor is a C++ multidimensional array library for numerical computing that provides N-dimensional containers with an interface mirroring the NumPy API. It utilizes a lazy evaluation expression engine to defer numerical computations until assignment, which minimizes memory allocations and intermediate copies. The library features a foreign memory array adaptor that allows it to wrap external buffers, such as NumPy arrays, to perform numerical operations in-place without duplicating data. It further optimizes performance through lazy broadcasting and a system that manages the lifetime of temp
Deno-xtensor manages arrays with invalid entries using optional value types to maintain integrity.
C++c-plus-plus-14multidimensional-arraysnumpy
