I

imodels

@csinva

Interpretable ML package 🔍 for concise, transparent, and accurate predictive modeling (sklearn-compatible).

MIT Commit 1 dag geleden ★ 1.621

Pijlers en weging

Soevereiniteit 30% 48

Onderhoud 25% 100

Beveiliging 20% 42

Adoptie 15% 67

Open standaarden 10% 0

Waarom deze score

MIT (permissief)
Laatste commit 0 dagen geleden
Uitgebracht in de afgelopen 12 maanden
OpenSSF Scorecard 4.2/10
Top 33% naar sterren in Wetenschap & onderzoek › Data-analyse en statistiek

Feiten

Licentie: MIT (Permissief)
Taal: Jupyter Notebook
GitHub-sterren: 1.621
Laatste commit: 2026-09-27 (1 dag geleden)
Laatste release: 2026-09-26T22:40:40Z
OpenSSF Scorecard: 4.2/10
Zelf hosten: Niet vastgesteld
Maintainer-locatie: Onbekend
Bron: github-crawl,github-search

Alternatieven in Machine-learning-frameworks

A hyperparameter optimization framework

Ecommerce Search and Discovery - marqo.ai

🐫 CAMEL: The first and the best multi-agent framework. Finding the Scaling Law of Agents. https://www.camel-ai.org

Open Machine Learning Compiler Framework