a lightweight decision tree framework for Python with categorical feature support covering regular decision tree algorithms such as ID3, C4.5, CART, CHAID and regression tree; also some advanced bagging and boosting techniques such as gradient boosting, random forest and adaboost.
| Тип | Репозиторий |
| Категория | GitHub-проекты / Из awesome-списка |
| Цена | открытый код |
| Платформа | Своё развёртывание |
| Системы | исходный код |
| Язык сайта | en |
| GitHub | serengil/chefboost |