prenigma_automl是一个开源、低代码的机器学习库。
prenigma-automl的Python项目详细描述
prenigma_automl 2.1版
什么是prenigma_automl？在
prenigma_automl是一个开源的Python机器学习库，旨在减少ML实验中的假设到insights循环时间。它使数据科学家能够快速有效地进行端到端的实验。与其他开放源代码机器学习库相比，prenigma_automl是一个可替代的低代码库，可用于只需几行代码即可执行复杂的机器学习任务。prenigma_automl本质上是一个Python包装器，围绕着一些机器学习库和框架，比如scikit-learn，XGBoost，Microsoft LightGBM，spaCy等等。在
prenigma_automl的设计和简洁性受到了新兴角色citizen data scientists的启发，这个词最早由Gartner使用。公民数据科学家是能够执行简单和适度复杂的分析任务的科学家，他们以前需要更多的专业知识。经验丰富的数据科学家通常很难找到，雇佣成本也很高，但公民数据科学家可以成为一种有效的方法来缩小这种差距，并解决商业环境中与数据相关的挑战。在
prenigma_automl是一个很好的图书馆，它不仅简化了公民数据科学家的机器学习任务，而且还帮助新成立的公司降低投资数据科学家团队的成本。因此，这个图书馆不仅帮助了公民数据科学家，而且还帮助了那些想开始探索数据科学领域的人，他们在这个领域没有任何先验知识。在
prenigma_automl是simple、easy to use和{pipeline可以以二进制文件格式保存，该格式可以跨环境传输。在
有关prenigma_automl的更多信息，请访问我们的官方网站https://www.prenigma_automl.org在
当前次要版本
prenigma_automl2.1现已提供。请参阅2.1发行说明。安装prenigma_automl最简单的方法是使用pip。在
pipinstallprenigma_automl
后续缺陷修复版本
- 当
log_experiment为True时，模型日志记录中导致的问题。修复了2020年8月30日发布的2.1.1补丁中的错误。在 - 在
predict_model的predict_model功能中导致的问题。修复了2020年8月31日发布的2.1.2补丁中的错误。在
文档：https://prenigma_automl.readthedocs.io/en/latest/
可选依赖项
以下库不是硬依赖项，在安装prenigma_automl时不会自动安装。要使用prenigma_automl的所有功能，必须安装这些可选依赖项。在
^{pr2}$Python：
只有64位版本的Python支持安装。在
重要环节
- 发行说明：https://github.com/prenigma_automl/prenigma_automl/releases/tag/2.1
- 文档：https://prenigma_automl.readthedocs.io/en/latest/
- 用户指南：https://www.prenigma_automl.org/guide在
- 入门教程：https://github.com/prenigma_automl/prenigma_automl/tree/master/tutorials
- 示例笔记本：https://github.com/prenigma_automl/prenigma_automl/tree/master/examples
- 其他资源：https://github.com/prenigma_automl/prenigma_automl/tree/master/resources
- 问题日志：https://github.com/prenigma_automl/prenigma_automl/issues
谁应该使用prenigma_automl？在
prenigma_automl是一个任何人都可以使用的开源库。在我们看来，prenigma_automl的理想目标受众是：
- 有经验的数据科学家，他们想提高生产力。在
- 喜欢低代码机器学习解决方案的公民数据科学家。在
- 数据科学专业的学生。在
- 参与构建概念验证项目的数据科学专业人员和顾问。在
当前贡献者
用contributors-img制成。在
许可证
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上述版权声明和本许可声明应包含在软件的所有副本或主要部分中。在
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