接下来,我们将使用以下命令从 autosklearn 导入分类模型。 importautosklearn.classification 然后我们将为分类任务创建一个 AutoSklearnClassifier 的实例。 automl=autosklearn.classification.AutoSklearnClassifier(time_left_for_this_task=5*60,per_run_time_limit=30,tmp_folder='/temp/autosklearn_classification_...
autosklearn: 0.6.0 根据预测任务的不同,是分类还是回归,可以创建和配置 AutoSklearnClassifier 或AutoSklearnRegressor类的实例,将其拟合到数据集上,仅此而已。然后可以使用生成的模型直接进行预测或保存到文件(使用pickle)以供以后使用。 AutoSklearn类参数 AutoSklearn 类提供了大量的配置选项作为参数。 默认情况...
接下来,我们将使用以下命令从 autosklearn 导入分类模型。 importautosklearn.classification 然后我们将为分类任务创建一个 AutoSklearnClassifier 的实例。 automl=autosklearn.classification.AutoSklearnClassifier(time_left_for_this_task=5*60,per_run_time_limit=30,tmp_folder='/temp/autosklearn_classification_...
接下来,我们将使用以下命令从 autosklearn 导入分类模型。 import autosklearn.classification 然后我们将为分类任务创建一个 AutoSklearnClassifier 的实例。 automl = autosklearn.classification.AutoSklearnClassifier( time_left_for_this_task=5*60,per_run_time_limit=30,tmp_folder='/temp/autosklearn_classifi...
让我们来看一些Auto-Sklearn的实际例子。 安装包 pip install auto-sklearn==0.13 导入包 import pandas as pd import sklearn.metrics from sklearn.model_selection import train_test_split, StratifiedKFold from autosklearn.classification import AutoSklearnClassifier ...
pip install auto-sklearn 安装后,我们可以导入库并打印版本号以确认它已成功安装: # print autosklearn version importautosklearn print('autosklearn: %s'% autosklearn.__version__) 你的版本号应该相同或更高。 autosklearn:0.6.0 根据预测任务的...
值得注意的是，在使用了predict方法去拟合AutoSklearnClassifier对象之后，我们的推理过程，会使用在AutoML超参数搜索期间，找到的最佳模型集合。最后，让我们来讨论另一个适合深度学习的AutoML包：Auto-PyTorch。与Auto-Sklearn类似，Auto-PyTorch非常容易上手。在运行如下代码段之前，请切换到Auto-PyTorch环境，以确保有...
print(f"test accuracy {autosk_2_accuracy:.4f}") print(f"train accuracy {train_autosk_2_accuracy:.4f}") print(f"time to fit: {t1-t0}") iris数据集上的Auto-Sklearn分类器集成 如果您不去设置time_left_for_this_task的默认值(3600秒,即一小时),那么带有AutoSklearnClassifier的fit方法,运行起...
接下来,我们将使用以下命令从 autosklearn 导入分类模型。 importautosklearn.classification 1. 然后我们将为分类任务创建一个 AutoSklearnClassifier 的实例。 automl=autosklearn.classification.AutoSklearnClassifier(time_left_for_this_task=5*60,per_run_time_limit=30,tmp_folder='/temp/autosklearn_classifica...
import autosklearn.classification def main(): X, y = sklearn.datasets.load_breast_cancer(return_X_y=True) X_train, X_test, y_train, y_test = \ sklearn.model_selection.train_test_split(X, y, random_state=1) automl = autosklearn.classification.AutoSklearnClassifier( ...