自动机器学习-auto-sklearn
自动机器学习(AutoML) 旨在通过让一些通用步骤 (如数据预处理、模型选择和调整超参数) 自动化,来简化机器学习中生成模型的过程。AutoML是指尽量不通过人来设定超参数,而是使用某种学习机制,来调节这些超参数。这些学习机制包括传统的贝叶斯优化,多臂老虎机(multi-armed bandit),进化算法,还有比较新的强化学习。当我们提起AutoML时,我们更多地是说自动化数据准备(即数据的预处理,数据的生成和选择)和模型训练(模型选择和超参数调优)。