LightAutoML 开源项目教程

LightAutoML 开源项目教程

LightAutoML Fast and customizable framework for automatic ML model creation (AutoML) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LightAutoML

1、项目介绍

LightAutoML（LAMA）是一个快速且可定制的自动机器学习（AutoML）框架，由Sber AI Lab开发。它允许用户通过几行代码创建机器学习模型，或者使用预定义的模块构建自定义的机器学习管道。LAMA支持多种数据类型，包括表格数据、时间序列数据、图像数据和文本数据。

2、项目快速启动

安装

首先，从PyPI安装LightAutoML：

pip install -U lightautoml

快速示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用LightAutoML进行二分类任务：

from lightautoml.automl.presets.tabular_presets import TabularAutoML
from lightautoml.tasks import Task

# 定义任务类型和评估指标
task = Task(name='binary', metric='auc')

# 初始化AutoML模型
automl = TabularAutoML(task=task)

# 训练模型
oof_preds = automl.fit_predict(train_df, roles={'target': 'my_target', 'drop': ['column_to_drop']})

# 预测
test_preds = automl.predict(test_df)

3、应用案例和最佳实践

应用案例

1. Kaggle竞赛解决方案：

   • Tabular Playground Series April 2021
   • Titanic竞赛

2. Google Colab教程：

   • Tutorial_1_basics.ipynb - 在表格数据上快速入门LightAutoML。

最佳实践

• 自定义管道：LAMA允许用户通过组合不同的模块来创建自定义的机器学习管道，例如特征生成、特征选择、模型训练和超参数优化。
• 生产环境使用：在生产环境中，建议关闭Profiler以减少运行时间和内存消耗。

4、典型生态项目

相关项目

1. Sber AI Lab：

   • Sber AI Lab GitHub - 包含多个与AI和机器学习相关的开源项目。

2. OpenDataScience社区：

   • OpenDataScience - 提供丰富的机器学习资源和社区支持。

集成项目

• GPU和Spark管道：LightAutoML提供了GPU和Spark管道的开发版本，适用于大规模数据处理和加速计算。

通过以上内容，您可以快速了解并开始使用LightAutoML进行自动机器学习任务。

LightAutoML Fast and customizable framework for automatic ML model creation (AutoML) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LightAutoML