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機械学習モデルの最適化をAutoViMLにおまかせしてみる - Qiita
はじめに Auto_ViMLは、必要最小限の変数で高性能な解釈可能モデルを構築することができるAutoMLライブ... はじめに Auto_ViMLは、必要最小限の変数で高性能な解釈可能モデルを構築することができるAutoMLライブラリです。 実行可能な内容は、データクリーニング、相関の強い特徴量の自動削除、モデル構築、モデル評価の視覚化等、データを与えるだけで一連の手続きはおまかせというライブラリになっています。 この作者は、AutoViz というAutoEDAの作者でもあります。 AutoViz は、動作速度的にもビジュアル的にも優れており、あのPyCaretにも取り入れられているということで、Auto_ViML もよいに違いない! 本記事では、このAuto_ViML をGoogleColabで実行します。 いくつかのデータセットを読み込めるようにセットし、読込んだデータを訓練データとテストデータに分割してAuto_ViML に与えます。 その後、Auto_ViML を実行し、実行結果を確認します。 実
2022/12/23 リンク