auto-sklearn ist ein automatisiertes Toolkit für maschinelles Lernen und ein Ersatz für einen Scikit-Learn-Schätzer.Auto-Sklearn befreit einen maschinell lernenden Benutzer von der Auswahl von Algorithmen und der Optimierung von Hyperparametern.Es nutzt die jüngsten Vorteile der Bayes'schen Optimierung, des Meta-Lernens und der Ensemble-Konstruktion.Erfahren Sie mehr über die Technologie, die hinter dem automatischen Lernen steckt, indem Sie unseren Artikel lesen, der auf der NIPS 2015 veröffentlicht wurde.Dies dauert eine Stunde und sollte eine Genauigkeit von über 0,98 ergeben.Lizenz auto-sklearn wird wie scikit-learn lizenziert, nämlich die 3-Klausel-BSD-Lizenz.Zitieren von Auto-Sklearn Wenn Sie Auto-Sklearn in einer wissenschaftlichen Veröffentlichung verwenden, würden wir uns über einen Verweis auf das folgende Papier freuen: Effizientes und robustes automatisiertes maschinelles Lernen, Feurer et al., Fortschritte in neuronalen Informationsverarbeitungssystemen 28 (NIPS 2015).Bibtex-Eintrag: @incollection {NIPS2015_5872, title = {Effizientes und robustes maschinelles Lernen}, author = {Feurer, Matthias und Klein, Aaron und Eggensperger, Katharina und Springenberg, Jost und Blum, Manuel und Hutter, Frank}, booktitle = {Fortschritte in neuronalen Informationsverarbeitungssystemen 28}, editor = {C.Cortes und ND Lawrence und DD Lee und M. Sugiyama und R. Garnett, Seiten = {2962-2970}, Jahr = {2015}, Herausgeber = {Curran Associates, Inc.}, URL = {}}Alle Beiträge zum automatischen Lernen, von Fehlerberichten und Dokumentationen bis hin zu neuen Funktionen.Wenn Sie einen Beitrag zum Code leisten möchten, können Sie ein Problem aus dem Issue-Tracker auswählen, das mit Needs contributer markiert ist.