在mljar监督下:通过特征工程和超参数调整使机器学习管道自动化 源码
MLJAR自动化机器学习 说明文件: 源代码: 目录 自动化机器学习 :rocket: 受mljar-supervised是一个自动化的机器学习Python软件包,可用于表格数据。 它旨在为数据科学家节省时间。 它抽象了预处理数据,构建机器学习模型以及执行超参数调整以找到最佳模型的通用方法 :trophy: 。 这不是黑盒子,因为您可以确切地看到ML管道的构造方式(每个ML模型都有详细的Markdown报告)。 在mljar-supervised将帮助您: 解释和理解您的数据(自动探索性数据分析), 尝试许多不同的机器学习模型(算法选择和超参数调整), 通过分析创建有关所有模
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在mljar监督下:通过特征工程和超参数调整使机器学习管道自动化
(预估有个165文件)
MANIFEST.in
47B
pytest.ini
33B
iris_classes_missing_values_missing_target.csv
3KB
24.csv
708KB
3.csv
456KB
housing_regression_missing_values_missing_target.csv
34KB
44.csv
1.07MB
38.csv
436KB
179.csv
2.95MB
test_with_Survived.csv
28KB
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