AutoGluon-Tabular 的運作方式

AutoGluon- 表格執行進階資料處理、深度學習和多層模型整合方法。它會自動識別每列中的資料類型，以實現強大的資料預處理，包括對文字欄位的特殊處理。

AutoGluon 適合各種模型，從 off-the-shelf增強型樹狀目錄到自訂神經網路。這些模型以新穎的方式進行合併：模型堆疊在多層中，並以分層方式進行訓練，以確保原始資料可以在特定的時間限制內轉換為高品質的預測。此程序透過仔細追蹤 out-of-fold範例，以各種方式分割資料，來減少過度擬合。

AutoGluon表格式演算法在機器學習競爭中表現良好，因為其對各種資料類型、關係和分佈的強大處理能力。您可以使用 AutoGluon-Tabular 進行迴歸、分類 （二進位和多類別） 和排序問題。

請參閱下圖，說明多層堆疊策略的運作方式。

如需詳細資訊，請參閱 AutoGluon-Tabular： 結構化資料 的強大和準確的 AutoML。