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以上代码在AutoKeras 2.0.0版本下测试通过。方法将AutoKeras模型转为标准Keras模型。‌：训练→导出→保存→加载→预测形成完整闭环。处理AutoKeras自定义层。格式，推荐使用较新的。

AutoKeras是一个基于Keras的自动机器学习库，它能够自动搜索最优的神经网络架构。生成模拟数据集并进行训练/测试集划分定义AutoKeras的输入输出节点‌配置并训练AutoModel‌预测并计算均方误差‌查看最佳模型结构。

本文介绍了一个用于生成手写数字图片的代码实现，适用于机器学习分类任务测试。该程序通过Qt框架生成0-9的随机数字图片，具有以下特性：1) 随机字体大小、颜色深浅和线条粗细；2) 可调节的数字倾斜度；3) 两种字体随机选择；4) 可变的纯色背景深浅；5) 随机噪声点干扰。生成的图片规格为100x100像素，支持批量生成（示例中为10万张）。这些多样化的特征模拟了真实手写数字的变异性，为机器学习模型提供了丰富的训练数据。

本文对比了机器学习中scikit-learn的train_test_split与H2O的split_frame方法在数据分割上的差异，并提供了从numpy.array转换到H2OFrame的示例。train_test_split主要用于将数据集按比例拆分为训练集和测试集，而split_frame则支持多比例分割，如6:2:2或8:2。通过numpy.column_stack将多个numpy.array合并，并使用h2o.H2OFrame转换为H2O所需的数据格式。最后展示H2OAutoML的自动化模型训练。

本文主要讲如何设置配置让TensorFlow充分使用CPU资料，提升训练效率。

AutoKeras是一个自动机器学习库，在处理图像回归预测问题时，它可以自动选择最佳的模型架构和超参数，从而简化深度学习模型的构建过程。AutoKeras主要用于分类和回归任务，它同样可以进行图像数据的回归预测。

1、我们可以结合sklearn.MultiOutputRegressor和flaml.AutoML来对多输出变量回归模型进行训练。它启动一次，将为每个目标执行自动化机器学习，这是其方便的地方所在。2、创建随机输入数据代码如下，输入变量为5个，输出变量为3个。

FLAML回归预测

FLAML如何保存和加载训练好的模型

MAE（平均绝对误差）与RMSE（均方根误差）的主要区别在于它们对误差的处理方式和敏感性不同。‌ MAE对所有误差一视同仁，无论误差大小都给予相同的权重，因此对异常值不敏感；而RMSE则对较大的误差更为敏感，因为误差被平方后，大误差的影响会被显著放大‌。 具体来说，MAE的计算公式是预测值与实际值差值的绝对值的平均数，而RMSE则是先计算预测值与实际值差值的平方的平均数，然后再开方。这种差异导致RMSE对大误差的惩罚比MAE更严重。例如，如果一个预测模型的误差中有几个极端值，RMSE会因为这些极端值而被显

【代码】FLAML分类预测示例代码。

AutoKeras和FLAML应用对比

机器学习模型训练时epochs大小设置考虑因素和经验

【代码】auto-sklearn的简单分类预测和回归预测的例子。

‌Classifiers‌（分类器）：AutoKeras同样支持多种分类模型，这些模型能够根据输入特征预测离散的类别标签。‌Regressors‌（回归器）：AutoKeras支持多种回归模型，这些模型能够预测连续值的结果。用户只需指定任务类型（分类或回归），然后AutoKeras会自动搜索最佳的网络架构和超参数，从而大大简化了深度学习模型的构建过程‌1。‌AutoKeras‌提供了自动搜索深层学习模型的体系结构和超参数的功能，包括Regressor和Classifier。

提醒：本例子程序百度AI生成。

2024.9.25 转自： https://github.com/keras-team/autokeras/blob/master/docs/py/text_regression.py。

Auto-sklearn是一个自动化的机器学习工具，它能够自动搜索最佳的学习算法并优化其超参数，通过元学习、贝叶斯优化和集成学习等搜索方法，找到最佳的数据处理管道和模型。总的来说，Auto-sklearn通过自动化大部分机器学习过程中的耗时步骤，如数据预处理、模型选择和超参数调整，使得机器学习变得更加高效和易于使用。‌Auto-sklearn与scikit-learn的主要区别在于Auto-sklearn是一个自动化机器学习库，而scikit-learn是一个用于数据挖掘和数据分析的Python工具包。

Auto-sklearn和Auto-Keras都是自动机器学习库，它们的目标都是自动化地搜索和选择最佳的机器学习模型和超参数。社区支持：Auto-Keras是由深度学习领域的研究者和工程师开发的，而Auto-sklearn是由Zuse Institute Berlin的研究者开发的，并且得到了scikit-learn社区的支持。架构差异：Auto-Keras是在Keras之上构建的，它提供了更高级的API来简化模型的构建。而Auto-sklearn的使用相对简单，它提供了一个用户友好的界面。