automl/auto-sklearn

解决的问题

消除手动选择和调优机器学习模型所需的工作量。用户无需手动测试不同的算法和超参数，而是可以自动化地找到最适合其数据的最佳模型。

工作原理

作为 scikit-learn 估计器的即插即用替代品。通过在分类器或回归器上调用 .fit() 方法，该工具包会自动搜索最佳的机器学习流水线，包括算法及其超参数，以优化给定数据集上的性能。

适用人群

使用 scikit-learn 并希望自动化模型选择和超参数调优过程的数据科学家和机器学习工程师。

主要亮点

• 自动机器学习（AutoML）工具包。
• 与 scikit-learn API 兼容。
• 支持分类和回归任务。
• 基于高效且稳健的自动机器学习相关研究论文。