SolnML：走向自学习AutoML系统。
soln-ml的Python项目详细描述
solnml：走向自我完善的AutoML系统
solnml是一个AutoML系统，它能够通过学习过去的经验来提高其AutoML能力。 它实现了许多支持自动机器学习的基本组件。 此外，这个工具箱还可以用来滋养新的AutoML算法。 solnml由北京大学DAIM实验室开发。 solnml的目标是使机器学习更容易在工业和学术界应用。在
目前，Soln-ML兼容：Python>；=3.5。在
指导原则
- 在
用户友好。Soln-ML需要很少的人工帮助。在
在 - 在
Easy extensibility.新的ML算法很容易添加（作为新的类和函数），现有的模块提供了大量的示例。能够轻松地创建新的模块允许完全的表现力，使其适合于高级研究。在
在 - 在
与Python一起工作。没有声明格式的单独模型配置文件。模型用Python代码描述，Python代码紧凑、易于调试、易于扩展。在
在
特征
- 在
solnml支持大型数据集上的AutoML。在
在 - 在
Soln-ML支持迁移学习、元学习和强化学习技术，使AutoML具有更高的智能行为。在
在
示例
下面是一个使用包的简单示例。在
fromsolnml.estimatorsimportClassifierclf=Classifier(dataset_name='iris',time_limit=150,output_dir='logs/',ensemble_method='stacking',evaluation='holdout',metric='acc')clf.fit(train_data)predictions=clf.predict(test_data)
有关详细信息，请检查examples。在
安装
在安装Soln ML之前，请安装必要的库swig。在
Soln-ML需要SWIG（>；=3.0，<；4.0）作为构建依赖项，我们建议您下载并安装swig=3.0.12。在
然后，您可以安装solnml本身。安装Soln ML有两种方法：
通过pip安装
solnml在PyPI上可用。您可以通过捆绑安装：
^{pr2}$从github源代码手动安装
git clone https://github.com/thomas-young-2013/soln-ml.git &&cd soln-ml cat requirements.txt | xargs -n 1 -L 1 pip install python setup.py install
安装Swig
- ，适用于Arch Linux用户：
在Arch Linux（或任何默认实现为swig4的发行版）上，您需要确认SWIG的版本是在（>；=3.0，<；4.0）中。在
我们建议您安装swig=3.0.12。。在
./configure
make & make install
- ，适用于MACOSX用户：
在安装SWIG之前，您需要安装pcre：
cd$pcre_dir ./configure make & make install
然后为pcre添加/usr/local/lib的库路径：
LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:/usr/lib export LD_LIBRARY_PATH
最后，安装Swig：
cd$swig_dir ./configure make & make install
在安装python包pyrfr=0.8.0之前，请从pypi下载源代码：
cd$pyrfr_dir python setup.py install
- ，用于Windows用户：
您需要下载swigwin，然后安装Soln-ML
- 项目
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