ソフトウェア
python auto-sklearn の代わりとなる 7 個の無料および有料のリストをまとめました。 主な競合相手はH2O.ai、 R Caretです。 これらに加えて、ユーザーは python auto-sklearn と R MLstudio、 prevision.io、 ML.NET の間の比較も行います。 また、他の同様のオプションもここで確認できます: About。
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auto-sklearnは自動化された機械学習ツールキットです。
auto-sklearnは自動化された機械学習ツールキットです。
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auto-sklearnは、自動機械学習ツールキットであり、scikit-learn推定器のドロップイン代替品です。 auto-sklearnは、機械学習ユーザーをアルゴリズムの選択とハイパーパラメーターの調整から解放します。 これは、ベイジアン最適化、メタ学習、アンサンブル構築における最近の利点を活用しています。 NIPS 2015で公開された論文を読んで、自動スクレーンの背後にあるテクノロジーについて詳しく学んでください。
帽子））
これは1時間実行され、0.98を超える精度になります。
ライセンス
auto-sklearnのライセンスは、scikit-learnと同じ方法、つまり3条項のBSDライセンスです。
自動スクレーンを引用
科学出版物で自動スクレルンを使用する場合は、次の論文を参照してください。
効率的で堅牢な自動機械学習、Feurer et al。、Advances in Neural Information Processing Systems 28（NIPS 2015）。
Bibtexエントリ：
@incollection {NIPS2015_5872、
title = {効率的で堅牢な自動機械学習}、
author = {Feurer、Matthias and Klein、Aaron and Eggensperger、Katharina and
Springenberg、Jost and Blum、Manuel and Hutter、Frank}、
booktitle = {ニューラル情報処理システムの進歩28}、
エディター= {C. コルテスとNDローレンス、DDリーとM.杉山、R。ガーネット}、
ページ= {2962--2970}、
年= {2015}、
出版社= {Curran Associates、Inc.}、
url = { http://papers.nips.cc/paper/5872-efficient-and-robust-automated-machine-learning.pdf }
}
寄稿
バグレポートやドキュメントから新機能まで、自動スケルンへのすべての貢献に感謝します。 コードに貢献したい場合は、Needs Contributorでマークされた課題トラッカーから課題を選択できます。
Machine Learning
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