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#scikit-learn

公开记录中带有此标签的全部仓库——标签来自其 GitHub 主题或软件包注册表发布的关键词。健康度量遵循与记录其余部分相同的版本化方法论。

12 条记录
标签为“scikit-learn”按健康指数排序
PyPI
95优秀健康指数
onnx/onnx
Open standard for machine learning interoperability
Python · C++★ 21.2K2026年7月17日
Apache-2.02026年7月17日 · 指标 1.13.0
crates.io · Maven · npm +1
88优秀健康指数
microsoft/onnxruntime
ONNX Runtime: cross-platform, high performance ML inferencing and training accelerator
C++★ 21.1K2026年7月16日
MIT2026年7月16日 · 指标 1.13.0
PyPI
87优秀健康指数
dask/dask
Parallel computing with task scheduling
Python★ 13.9K↓ 27.1M/月2026年7月14日
BSD-3-Clause2026年7月14日 · 指标 1.13.0
PyPI
82良好健康指数
autogluon/autogluon
Fast and Accurate ML in 3 Lines of Code
Python★ 10.5K↓ 1.9M/月2026年7月18日
Apache-2.02026年7月18日 · 指标 1.13.0
PyPI
78良好健康指数
skops-dev/skops
skops is a Python library helping you share your scikit-learn based models and put them in production
Python★ 522↓ 18.6M/月2026年7月21日
MIT2026年7月21日 · 指标 1.13.0
PyPI
74良好健康指数
koaning/scikit-lego
Extra blocks for scikit-learn pipelines.
Python★ 1,4082026年7月17日
MIT2026年7月17日 · 指标 1.13.0
PyPI
68中等健康指数
GiacomoSaccaggi/scomp_link
End-to-end ML toolkit automating the complete workflow — data profiling, preprocessing, feature engineering, model selection, training, validation, explainability, drift monitoring, fairness checks, and interactive HTML reporting. Includes a full CLI for zero-code ML pipelines. Python 3.10+.
Python★ 2↓ 2,313/月2026年7月16日
MIT2026年7月16日 · 指标 1.13.0
PyPI
67中等健康指数
NCAR/bridgescaler
Bridge your scikit-learn scaler parameters between Python sessions and users. Distribute your scaling across multiple processes and data subsets.
Python★ 12↓ 0/月2026年7月14日
MIT2026年7月14日 · 指标 1.13.0
PyPI
62中等健康指数
combust/mleap
MLeap: Deploy ML Pipelines to Production
Scala · Python★ 1,539↓ 2.2M/月2026年7月17日
Apache-2.02026年7月17日 · 指标 1.13.0
PyPI
61中等健康指数
scaleoutsystems/scaleout-client
Scaleout Edge: Sovereign Edge AI orchestration and Federated Learning
Python★ 169↓ 283/月2026年7月20日
Apache-2.02026年7月20日 · 指标 1.13.0
PyPI
54中等健康指数
mljar/supertree
Impress your boss with interactive Decision Tree visualization
JavaScript · Python★ 662↓ 3,110/月2026年7月18日
Apache-2.02026年7月18日 · 指标 1.13.0
PyPI
50中等健康指数
srikumar2050/hugiml-core
High-performance interpretable ML classifier using High Utility Gain patterns (IEEE Access 2024). C++ accelerated, scikit-learn compatible, with EBM-style explanations, adaptive binning, pattern pruning, and deployment tooling for regulated domains.
HTML★ 0↓ 8,200/月2026年7月19日
自定义许可证2026年7月19日 · 指标 1.13.0