接下来，我们将利用给定的借贷数据，做一次较为完整的数据分析，进一步熟悉数据分析的流程。我们将分三个阶段来完成，分别是 数据的初步分析和整理 #选择2015年度的贷款数据 data_15=data[(data.issue_d=='Jan-2015')\ |(data.issue_d=='Feb-2015')\ |(data.issue_d=='Mar-2015')\ |(data ...

机器学习模型的构建过程历来需要大量的手动调参工作，包括超参数优化、算法选择和特征工程等环节，往往需要数周的时间投入。尽管这种传统的开发模式仍然存在，但AutoML技术的发展已经显著简化了这一过程。 经过多年的AutoML库实践经验，这些工具已经深刻 ...

随机森林 [Breiman, 2001] 和 XGBoost [Chen and Guestrin, 2016] 已成为解决分类和回归的许多挑战的最佳机器学习方法。Local Cascade Ensemble (LCE) [Fauvel et al., 2022] 是一种新的机器学习方法， 它结合了它们的优势并采用互补的多样化方法来获得更好的泛化预测器。因此，LCE ...

AutoML 可以为预测建模问题自动找到数据准备、模型和模型超参数的最佳组合，本文整理了5个最常见且被熟知的开源AutoML 框架。 AutoML框架执行的任务可以被总结成以下几点： 预处理和清理数据。 选择并构建适当的特征。 选择合适的模型。 优化模型超参数。