Description

auto-sklearn es un kit de herramientas de aprendizaje automático y un reemplazo directo de un estimador de aprendizaje de scikit. auto-sklearn libera a un usuario de aprendizaje automático de la selección de algoritmos y el ajuste de hiperparámetros. Aprovecha las ventajas recientes en la optimización Bayesiana, el meta-aprendizaje y la construcción de conjuntos. Obtenga más información acerca de la tecnología detrás del autoaprendizaje leyendo nuestro artículo publicado en NIPS 2015.
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Esto durará una hora y debería dar como resultado una precisión superior a 0.98.

License

auto-sklearn se licencia de la misma manera que scikit-learn, a saber, la Licencia BSD de 3 cláusulas.
Auto-sklearn

Si usa auto-sklearn en una publicación científica, agradeceríamos una referencia al siguiente documento:

Aprendizaje automático automatizado eficiente y robusto, Feurer et al., Avances en sistemas de procesamiento de información neural 28 (NIPS 2015).

Entrada de Bibtex:

@incollection {NIPS2015_5872,
title = {Aprendizaje automático automatizado eficiente y robusto},
author = {Feurer, Matthias and Klein, Aaron y Eggensperger, Katharina y
Springenberg, Jost y Blum, Manuel y Hutter, Frank},
booktitle = {Avances in Neural Information Processing Systems 28},
editor = {C. Cortes y ND Lawrence y DD Lee y M. Sugiyama y R. Garnett},
pages = {2962--2970},
año = {2015},
publisher = {Curran Associates, Inc.} ,
url = {http://papers.nips.cc/paper/5872-efficient-and-robust-automated-machine-learning.pdf}
}

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Agradecemos todas las contribuciones al auto-sklearn, desde informes de errores y documentación hasta nuevas funciones. Si desea contribuir al código, puede elegir un problema del rastreador de problemas que está marcado con el contribuyente de Necesidades.

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