挖掘机安全操作课件

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简述信息一览：

• 1、自动化机器学习

自动化机器学习

1、其中，AutoML（自动机器学习）作为超自动化的重要组成部分，简化了数据分析过程。传统流程包括数据收集、清洗、特征选择和模型预测，而AutoML则将数据清洗、特征工程和模型选择等中间步骤自动化，让分析师聚焦数据收集和结果预测。

2、PyCaret低代码自动化机器学习简介：定义与目的：PyCaret是一个低代码的Python开源机器学习库，旨在简化数据科学家的工作流程，快速进行洞察并减少所需时间。核心功能：数据集加载：通过get_data函数加载示例数据集，供演示和测试。环境初始化：使用setup函数初始化环境，创建转换管道以准备数据。

3、Auto-Sklearn Auto-Sklearn 是基于 scikit-learn 的库，专为找到最佳性能模型和超参数集而设计。它包括特征工程技术，如单点编码、特征归一化、降维等，适用于中小型数据集。TPOT TPOT 是一个 Python AutoML 工具，通过遗传编程优化机器学习管道。

4、AutoML是将机器学习应用于现实问题的全流程自动化过程。以下是关于AutoML的详细解涵盖环节：AutoML涵盖了从特征工程到模型构建，再到超参数优化的各个环节。这包括了特征生成、特征选择、特征编码等特征工程步骤，以及模型的选择、训练和调优。

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