#26 · 主分类： 经典机器学习框架
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一款好用的机器学习工具，无需编写代码即可训练、测试和使用模型。
项目最后更新：12/07/25
GitHub Stars
3.1K
Forks数量
210
贡献者数量
23
许可证
MIT
收录理由
igel 面向那些希望获得可用机器学习模型、却不想编写 Python 代码的人。你只需在 YAML 或 JSON 配置文件中描述任务，指定数据位置，它就会自动完成预处理、模型选择和训练。它支持回归、分类和聚类任务。由于底层封装了 scikit-learn 及相关库，生成的模型是大家熟悉的格式，便于检查；同时它也能执行交叉验证、超参数搜索，并支持多进程并行计算。自动机器学习模式对快速实验尤其有用：给它一个包含原始图片或文本数据的文件夹，它会自行处理预处理并挑选合适的模型。对于需要快速搭建原型模型、或希望让非工程人员也能开展实验的团队来说，命令行界面远比手工编写训练脚本更省事。
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