Python自动化机器学习库之evalml使用详解

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概要

数据科学是当今科技领域中不可或缺的一部分，而机器学习是数据科学的核心。然而，构建和部署机器学习模型常常需要大量的时间和精力，涉及到数据预处理、特征工程、模型选择、超参数调优等一系列复杂任务。为了简化这个过程，使其更加高效，EvalML 库应运而生。EvalML 是一款用于自动化机器学习（AutoML）的 Python 库，它可以自动完成机器学习工作流程的各个阶段。本文将详细介绍 EvalML 的功能和用法，并提供丰富的示例代码，以便大家更好地理解和应用这个强大的工具。

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什么是 EvalML？

EvalML 是一款开源的 Python 库，由 Feature Labs 开发，专门用于自动化机器学习任务。EvalML 的目标是简化机器学习工作流程，从数据预处理到模型部署，使之更加高效和容易。EvalML 提供了自动特征工程、模型选择、超参数调优等功能，使数据科学家和机器学习工程师能够更快速地构建和部署高质量的机器学习模型。

安装 EvalML

要开始使用 EvalML，需要安装它。

可以使用 pip 来安装 EvalML：

pip install evalml

安装完成后，就可以在 Python 中导入 EvalML 库并开始使用它了。

import evalml

基本用法：使用 EvalML 构建和评估模型

EvalML 的基本用法非常简单