Сonnect accepted, уважаемые! 👋
TPOT - это инструмент автоматизированного машинного обучения на языке Python, который оптимизирует конвейеры машинного обучения с помощью генетического программирования. То есть не надо самим подбирать модели и фичи, он пробежится сам и подберет наиболее ролевантные.
С помощью TPOT можно решить проблему выделения признаков и выбора модели алгоритма. Очень быстро обрабатывает мелкомасштабные данные но, обработка крупномасштабных происходит очень медленно.
Полный код:
from tpot import TPOTClassifier
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
digits = load_digits()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target,
train_size=0.75, test_size=0.25)
pipeline_optimizer = TPOTClassifier(generations=5, population_size=20, cv=5,
random_state=42, verbosity=2)
pipeline_optimizer.fit(X_train, y_train)
print(pipeline_optimizer.score(X_test, y_test))
pipeline_optimizer.export('tpot_exported_pipeline.py')
Ссылка на репозиторий: https://epistasislab.github.io/tpot/
Поддержите нас - подписывайтесь на канал !
Мы на Profi.ru: https://profi.ru/profile/MironovVO8/
Мы на Repetitor.ru: https://v3.repetitors.info/repetitor/p/MironovVO8/
Мы на YandexDzen: https://dzen.ru/vishmat?lang=ru
Мы на YouDO: https://youdo.com/u9455664
Мы на HabrFreelance: https://freelance.habr.com/freelancers/MLab
