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AutoGluon-Tabular の仕組み
AutoGluon-Tabular は、高度なデータ処理、深層学習、およびマルチレイヤーモデルアンサンブルメソッドを実行します。各列のデータ型を自動的に認識し、テキストフィールドの特別な処理を含む堅牢なデータ前処理を行います。
AutoGluon は、既製のブーストツリーからカスタマイズされたニューラルネットワークまで、さまざまなモデルに対応します。これらのモデルは斬新な方法でアンサンブルされています。モデルは複数のレイヤーに積み重ねられ、レイヤーごとにトレーニングされるため、raw データを一定の時間的制約内で高品質な予測に変換できます。このプロセスでは、分割されていない例を注意深く追跡しながらデータをさまざまな方法で分割することで、オーバーフィットが軽減されます。
AutoGluon-Tabular アルゴリズムは、さまざまなデータ型、関係、分布を堅牢に処理できるため、機械学習のコンペティションにおいて優れた結果を出しています。AutoGluon-Tabular は、回帰、分類 (バイナリとマルチクラス)、ランキングの問題に使用できます。
マルチレイヤースタッキング戦略の仕組みを示す次の図を参照してください。
詳細については、「AutoGluon-Tabular: Robust and Accurate AutoML for Structured Data
