4paradigm/AutoX

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English | 简体中文 AutoX是什么？ AutoX一个高效的自动化机器学习工具。 它的特点包括: 效果出色: AutoX在多个kaggle数据集上，效果显著优于其他解决方案(见效果对比)。 简单易用: AutoX的接口和sklearn类似，方便上手使用。 通用: 适用于分类和回归问题。 自动化: 无需人工干预，全自动的数据清洗、特征工程、模型调参等步骤。 灵活性: 各组件解耦合，能单独使用，对于自动机器学习效果不满意的地方，可以结合专家知识，AutoX提供灵活的接口。 比赛上分点总结：整理并公开历史比赛的上分点。 AutoX包含什么内容 autox_competition: 主要针对于表格类型的数据挖掘竞赛 autox_server: 用于上线部署的automl服务 autox_interpreter: 机器学习可解释功能 autox_nlp: 对文本列进行处理的自动化工具 autox_recommend: 推荐系统的自动机器学习 autox_video: 应用于视频分类任务的自动机器学习框架 加入社区 框架 autox_competition autox_recommend autox_video 如何为AutoX贡献 如何为AutoX贡献 目录 AutoX是什么？ AutoX包含什么内容 加入社区 目录 安装 如何为AutoX贡献 快速上手 效果对比 TODO 错误排查 安装 github仓库安装 git clone https://github.com/4paradigm/autox.git pip install ./autox pip安装 ## pip安装包可能更新不及时，建议用github安装方式安装最新版本 !pip install automl-x -i https://www.pypi.org/simple/ 快速上手 autox打比赛 autox上线部署 autox可解释 特征工程 社区案例 汽车销量预测 比赛案例 见demo文件夹 数据集下载链接：https://pan.baidu.com/s/1p38OuP8_FJp2P_wJwhdFiw?pwd=8mxf 效果对比 不同任务下的效果提升百分比 data_type 对比AutoGluon 对比H2o binary classification 20.44% 2.98% regression 37.54% 39.66% time-series 28.40% 32.46% 详细数据集对比 data_type single-or-multi data_name metric AutoX AutoGluon H2o binary classification single-table Springleaf auc 0.78865 0.61141 0.78186 binary classification-nlp single-table stumbleupon auc 0.87177 0.81025 0.79039 binary classification single-table santander auc 0.89196 0.64643 0.88775 binary classification multi-table IEEE accuracy 0.920809 0.724925 0.907818 regression single-table ventilator mae 0.755 8.434 4.221 regression single-table Allstate Claims Severity mae 1137.07885 1173.35917 1163.12014 regression single-table zhidemai mse 1.0034 1.9466 1.1927 regression single-table Tabular Playground Series - Aug 2021 rmse 7.87731 10.3944 7.8895 regression single-table House Prices rmse 0.13043 0.13104 0.13161 regression single-table Restaurant Revenue rmse 2133204.32146 31913829.59876 28958013.69639 regression multi-table Elo Merchant Category Recommendation rmse 3.72228 3.80801 22.88899 regression-ts single-table Demand Forecasting smape 13.79241 25.39182 18.89678 regression-ts multi-table Walmart Recruiting wmae 4660.99174 5024.16179 5128.31622 regression-ts multi-table Rossmann Store Sales RMSPE 0.13850 0.20453 0.35757 regression-cv single-table PetFinder rmse 20.1327 23.1732 21.0586 AutoX成就 企业支持 比赛获奖 2021阿里云基础设施供应链大赛-冠军方案 kaggle-H&M个性化推荐-金牌方案 AutoX获得CCF A类会议ACM Multimedia举办的视频分类任务冠军 TODO 功能开发完成后，发布相应的使用demo 多分类任务 若有其他希望AutoX支持的功能，欢迎提issue! 欢迎填写用户调研问卷，让AutoX变得更好! 错误排查 错误信息 解决办法