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- 1、自动化机器学习
自动化机器学习
其中，AutoML（自动机器学习）作为超自动化的重要组成部分，简化了数据分析过程。传统流程包括数据收集、清洗、特征选择和模型预测，而AutoML则将数据清洗、特征工程和模型选择等中间步骤自动化，让分析师聚焦数据收集和结果预测。
PyCaret低代码自动化机器学习简介：定义与目的：PyCaret是一个低代码的Python开源机器学习库，旨在简化数据科学家的工作流程，快速进行洞察并减少所需时间。核心功能：数据集加载：通过get_data函数加载示例数据集，供演示和测试。环境初始化：使用setup函数初始化环境，创建转换管道以准备数据。
AutoML是将机器学习应用于现实问题的全流程自动化过程。以下是关于AutoML的详细解涵盖环节：AutoML涵盖了从特征工程到模型构建，再到超参数优化的各个环节。这包括了特征生成、特征选择、特征编码等特征工程步骤，以及模型的选择、训练和调优。
Auto-Sklearn Auto-Sklearn 是基于 scikit-learn 的库，专为找到最佳性能模型和超参数集而设计。它包括特征工程技术，如单点编码、特征归一化、降维等，适用于中小型数据集。TPOT TPOT 是一个 Python AutoML 工具，通过遗传编程优化机器学习管道。
自动机器学习的主要研究内容主要包括：自动特征工程，自动发现和提取适合于机器学习任务的特征，以减少人工特征工程的工作量。资料拓展：自动机器学习旨在通过让一些通用步聚(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。
最后，关于 张志山机器人编程和的知识点，相信大家都有所了解了吧，也希望帮助大家的同时，也请大家支持我一下，关于体检任何问题都可以找体检知音的帮忙的！