python--自动化的机器学习（AutoML）

自动化机器学习（AutoML）是一种将自动化技术应用于机器学习模型开发流程的方法，旨在简化或去除需要专业知识的复杂步骤，让非专家用户也能轻松创建和部署机器学习模型**[^3^]。具体介绍如下：

1. 自动化的概念：自动化是指使设备在无人或少量人参与的情况下完成一系列任务的过程。这一概念随着电子计算机的发明和发展而不断进化，从最初的物理机械到后来的数字程序控制，再到现在的人工智能和机器学习，自动化已经渗透到农业、工业、商业、医疗等各个领域[^1^]。
2. AutoML的起源：AutoML结合了自动化和机器学习，其核心思想是将数据预处理、特征选择、算法选择、模型架构设计等步骤集成到一个“黑箱”中，通过这个系统，用户只需输入数据，就可以得到预测结果。这种自动化的系统减少了人工干预，提高了效率，降低了使用机器学习模型的门槛[^1^][^2^]。
3. AutoML的功能：AutoML平台提供了数据获取和预测的功能，用户可以通过这些平台上传数据集，进行标记，然后平台会自动完成数据预处理、算法选择、超参数调整等步骤，最终提供一个可用于预测的模型。一些平台还支持将训练好的模型导出，以便与移动应用程序整合[^1^]。
4. AutoML的意义：AutoML的研究意义在于它能够减少传统机器学习中耗时耗力的过程，如特征工程、模型选择、算法选择等，通过自动化这些过程，AutoML可以显著提高效率，降低准入门槛，使得更多非专家用户能够利用机器学习技术解决实际问题[^1^][^2^][^3^]。

此外，AutoML的研究和应用也面临着挑战，如如何提高AutoML的效率，如何定义更明确的问题，如何发展基本和高级的搜索策略，以及如何找到更适合的应用等。这些问题的解决将进一步推动AutoML技术的发展和完善。

在机器学习领域，自动化机器学习（AutoML）是一种新兴的技术，旨在简化模型构建和优化过程。通过使用预定义的模板和算法，AutoML可以自动选择最佳的模型、特征工程方法、参数等，从而降低了机器学习的门槛，使非专家用户也能轻松地构建高效的模型。

这里介绍、总结了 5 个 AutoML 库以及它如何检查机器学习进行任务的自动化，例如数据预处理、超参数调整、模型选择和评估。

1. Auto-sklearn