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Wie funktioniert AutoGluon -Tabular
AutoGluon-Tabular bietet fortschrittliche Datenverarbeitungs-, Deep Learning- und mehrschichtige Modellensemble-Methoden. Es erkennt automatisch den Datentyp in jeder Spalte und ermöglicht so eine robuste Datenvorverarbeitung, einschließlich einer speziellen Behandlung von Textfeldern.
AutoGluon eignet sich für verschiedene Modelle, die von off-the-shelf Boost-Trees bis hin zu maßgeschneiderten neuronalen Netzwerken reichen. Diese Modelle sind auf neuartige Weise zusammengesetzt: Modelle werden in mehreren Schichten gestapelt und schichtweise trainiert, sodass gewährleistet ist, dass Rohdaten innerhalb einer bestimmten Zeitbeschränkung in qualitativ hochwertige Voraussagen übersetzt werden können. Dieser Prozess verhindert Überanpassungen, indem die Daten auf verschiedene Arten aufgeteilt und die Beispiele sorgfältig verfolgt werden. out-of-fold
Der AutoGluon -Tabular-Algorithmus schneidet bei Wettbewerben im Bereich maschinelles Lernen aufgrund seiner robusten Verarbeitung einer Vielzahl von Datentypen, Beziehungen und Verteilungen gut ab. Sie können AutoGluon -Tabular für Regressions-, Klassifizierungs- (binär- und Mehrklassenprobleme) und Ranking-Probleme verwenden.
Das folgende Diagramm zeigt, wie die Strategie für mehrschichtiges Stapeln funktioniert.
Weitere Informationen finden Sie unter AutoGluon-Tabular: Robustes und genaues AutoML für
