#66 · 主分类： MLOps与评测
tpot
一个使用遗传编程优化机器学习流程的Python自动化机器学习工具。
项目最后更新：09/11/25
GitHub Stars
10.1K
Forks数量
1.6K
贡献者数量
10
许可证
LGPL-3.0
收录理由
用过几个固定分类器、来回调预处理步骤，一个下午耗在结构化数据上的人，看到 TPOT 会立刻明白它的价值：它替你做这些搜索。你不必在动手前先定好特征缩放方式、选什么模型、调哪些超参数，它把整个 sklearn 风格的流水线当作一个整体来优化，用遗传编程不断进化候选流水线，直到找到合适的方案。最近的这次重写加入了遗传特征选择、多目标优化，以及更灵活的搜索空间定义方式，你可以让搜索针对自己的数据展开，而不是被动接受黑盒返回的结果。分析师和数据科学家能拿它当一个有依据、文档齐全的 AutoML 基线，用来和手工搭建的模型做对比；它支持 dask 并行，搜索能分散到多个核心上跑。想在为定制化工程投入之前，先获得一个可复现的结构化数据起点，这个工具值得一试。
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