标签:框架 Auto 模型 开源 AutoML 自动化 Sklearn
AutoML 可以为预测建模问题自动找到数据准备、模型和模型超参数的最佳组合,本文整理了5个最常见且被熟知的开源AutoML 框架。
AutoML框架执行的任务可以被总结成以下几点:
- 预处理和清理数据。
- 选择并构建适当的特征。
- 选择合适的模型。
- 优化模型超参数。
- 设计神经网络的拓扑结构(如果使用深度学习)。
- 机器学习模型的后处理。
- 结果的可视化和展示。
在本文中,我们将介绍以下5 个开源 autoML 库或框架:
- Auto-Sklearn
- TPOT
- Hyperopt Sklearn
- Auto-Keras
- H2O AutoML
完整文章:
https://www.overfit.cn/post/a5f1160b23ad4fea914ed394254f845a
标签:框架,Auto,模型,开源,AutoML,自动化,Sklearn 来源: https://www.cnblogs.com/deephub/p/16128852.html
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