LightAutoML 项目教程

LightAutoML 项目教程

LightAutoML LAMA - automatic model creation framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lig/LightAutoML

1. 项目介绍

LightAutoML（LAMA）是由 Sber AI Lab 开发的一个自动化机器学习框架。它旨在通过自动化的方式帮助用户快速创建机器学习模型，适用于多种任务，包括二分类、多分类和回归问题。LightAutoML 提供了丰富的预设和自定义选项，使得用户可以根据自己的需求构建和优化模型。

2. 项目快速启动

安装 LightAutoML

首先，从 PyPI 安装 LightAutoML 的基本功能：

pip install -U lightautoml

如果需要安装额外的依赖项（如 NLP、CV 或报告生成），可以使用以下命令：

pip install -U lightautoml[nlp]

快速启动示例

以下是一个使用 LightAutoML 解决 Kaggle Titanic 竞赛的快速示例：

import pandas as pd
from sklearn.metrics import f1_score
from lightautoml.automl.presets.tabular_presets import TabularAutoML
from lightautoml.tasks import Task

# 读取数据
df_train = pd.read_csv('path/to/train.csv')
df_test = pd.read_csv('path/to/test.csv')

# 初始化 AutoML 模型
automl = TabularAutoML(
    task=Task(name='binary', metric=lambda y_true, y_pred: f1_score(y_true, (y_pred > 0.5)*1))
)

# 训练模型
oof_pred = automl.fit_predict(
    df_train, roles={'target': 'Survived', 'drop': ['PassengerId']}
)

# 预测测试集
test_pred = automl.predict(df_test)

# 保存预测结果
pd.DataFrame({
    'PassengerId': df_test['PassengerId'],
    'Survived': (test_pred.data[:, 0] > 0.5)*1
}).to_csv('submit.csv', index=False)

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

LightAutoML 在多个 Kaggle 竞赛中展示了其强大的性能，例如：

• Titanic 竞赛：使用 LightAutoML 在几行代码内实现了 80% 的准确率。
• House Prices 竞赛：通过 LightAutoML 自动生成的模型在房价预测中表现优异。

最佳实践

• 自定义模型：LightAutoML 允许用户通过自定义管道来构建复杂的模型，适用于高级用户。
• GPU 支持：LightAutoML 提供了完整的 GPU 管道，适用于大规模数据集和复杂模型的训练。

4. 典型生态项目

LightAutoML 作为一个开源项目，与其他机器学习和数据科学工具紧密集成，例如：

• Google Colab：提供了多个教程和示例，帮助用户在云端环境中快速上手 LightAutoML。
• Kaggle Kernels：用户可以在 Kaggle 平台上直接使用 LightAutoML 解决各种竞赛问题。

通过这些生态项目，LightAutoML 为用户提供了丰富的资源和工具，帮助他们更高效地进行机器学习任务。

LightAutoML LAMA - automatic model creation framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lig/LightAutoML