MLBox ist eine mächtige Python-Bibliothek für automatisiertes Machine Learning, die eine Vielzahl von Funktionen bietet, um den Prozess des Machine Learnings zu vereinfachen und zu beschleunigen.
Funktionen
MLBox bietet die folgenden Funktionen:
- Schnelles Lesen und Verteiltes Daten-Preprocessing/Cleaning/Formatting: MLBox ermöglicht es, große Datenmengen schnell und effizient zu lesen und zu verarbeiten.
- Robuste Feature-Auswahl und Leak-Detektion: Die Bibliothek bietet eine robuste Feature-Auswahl und Leak-Detektion, um sicherzustellen, dass die Daten für die Modellierung geeignet sind.
- Genauigkeitsoptimierung in hochdimensionalen Räumen: MLBox ermöglicht es, die Hyperparameter von Modellen in hochdimensionalen Räumen genau zu optimieren.
- State-of-the-Art-Prädiktionsmodelle: Die Bibliothek bietet eine Vielzahl von State-of-the-Art-Prädiktionsmodellen für Klassifizierung und Regression, einschließlich Deep Learning, Stacking und LightGBM.
- Modell-Interpretation: MLBox ermöglicht es, die Ergebnisse von Modellen zu interpretieren und zu verstehen.
Beiträge
MLBox hat eine aktive Community, die aktiv an der Entwicklung und Verbesserung der Bibliothek beteiligt ist. Wenn Sie gerne zum Projekt beitragen möchten, können Sie sich an die Entwickler wenden, um zu erfahren, wie Sie helfen können.
Dokumentation
Die offizielle Dokumentation von MLBox finden Sie unter mlbox.readthedocs.io/en/latest/.
Beispiele und Demos
Es gibt eine Vielzahl von Beispielen und Demos, die zeigen, wie MLBox eingesetzt werden kann. Einige Beispiele sind:
- Ein Kaggle-Kernel für die Titanic-Datensatz-Klassifizierung
- Ein Kaggle-Kernel für die House-Prices-Regression
- Ein Tutorial auf Analytics Vidhya über automatisiertes Machine Learning mit MLBox
Webinare und Konferenzen
MLBox wurde auf verschiedenen Webinaren und Konferenzen vorgestellt, einschließlich des Paris ML Hors Série #13 und des DataHack Summit 2017.
Lizenz
MLBox ist unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
