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自动化机器学习(自动ML)是指自动化数据科学模型开发管道的组件。Automl减少数据科学家的工作量并加快工作流程。Automl可用于自动化各种流水线组件，包括数据理解，EDA，数据处理，模型训练，Quand参数调谐等。

对于端到端机器学习项目，每个管道组件的复杂性取决于项目。有各种自动启用源库，可加快每个管道组件。

在本文中，我们将讨论如何使用开源Python库LazyPredict自动化模型训练过程。

  什么是lazypredict?

LazyPredict是一个开源Python库，可自动化模型训练管道并加快工作流程。LazyPredict在分类数据集中约为30个分类模型，并列出了回归数据集的40个回归模型。

LazyPredict与训练有素的型号一起回到其性能指标，而无需编写太多代码。人们可以比较每个模型的性能指标并调整模型，以进一步提高性能。

  安装：

leazepredict可以使用pypl库安装：

pip install lazypredict

安装后，可以导入库进行分类和回归模型的自动训练。

from lazypredict.Supervised import LazyRegressor, LazyClassifier

  用法：

LazyPredict支持分类和回归问题，所以我会讨论两个任务的演示

波士顿住房(回归)和泰坦尼克号(分类)DataSet用于演示LazyPredict库。

  分类任务：

LazyPredict的用法非常直观，类似于Scikit-learn。首先，为分类任务创建估计器LazyClassifier的实例。一个可以通过定制度量标准进行评估，默认情况下，每种型号将在准确性，ROC AUC分数，F1分数进行评估。

在继续进行LazyPredict模型训练之前，必须阅读数据集并处理它以使其适合训练。

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