automl/auto-sklearn

解決的問題

消除手動選擇與調校機器學習模型所需的勞力。使用者無需手動測試不同的演算法與超參數，而是可以自動化地找出最適合其資料的最佳模型。

作用方式

作為 scikit-learn 評估器的即插即用替代品。透過在分類器或迴歸器上呼叫 .fit() 方法，該工具包會自動搜尋最佳的機器學習流程，包含演算法及其超參數，以優化給定資料集上的表現。

適用對象

使用 scikit-learn 並希望自動化模型選擇與超參數調校過程的資料科學家與機器學習工程師。

主要特色

• 自動機器學習（AutoML）工具包。
• 與 scikit-learn API 相容。
• 支援分類與迴歸任務。
• 基於高效且穩健的自動機器學習相關研究論文。