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AutoX是什么？

AutoX一个高效的自动化机器学习工具。它的特点包括:

效果出色: AutoX在多个kaggle数据集上，效果显著优于其他解决方案(见效果对比)。
简单易用: AutoX的接口和sklearn类似，方便上手使用。
通用: 适用于分类和回归问题。
自动化: 无需人工干预，全自动的数据清洗、特征工程、模型调参等步骤。
灵活性: 各组件解耦合，能单独使用，对于自动机器学习效果不满意的地方，可以结合专家知识，AutoX提供灵活的接口。
比赛上分点总结：整理并公开历史比赛的上分点。

AutoX包含什么内容

autox_competition: 主要针对于表格类型的数据挖掘竞赛
autox_server: 用于上线部署的automl服务
autox_interpreter: 机器学习可解释功能
autox_nlp: 对文本列进行处理的自动化工具
autox_recommend: 推荐系统的自动机器学习
autox_video: 应用于视频分类任务的自动机器学习框架

加入社区

框架

autox_competition

autox_recommend

autox_video

如何为AutoX贡献

安装

github仓库安装

git clone https://github.com/4paradigm/autox.git
pip install ./autox

pip安装

## pip安装包可能更新不及时，建议用github安装方式安装最新版本
!pip install automl-x -i https://www.pypi.org/simple/

快速上手

社区案例

汽车销量预测

比赛案例

见demo文件夹

数据集下载链接：https://pan.baidu.com/s/1p38OuP8_FJp2P_wJwhdFiw?pwd=8mxf

效果对比

不同任务下的效果提升百分比

|data_type | 对比AutoGluon | 对比H2o | |----- | ------------- | ----------- | |binary classification | 20.44% | 2.98% | |regression | 37.54% | 39.66% | |time-series | 28.40% | 32.46% |

详细数据集对比

|data_type | single-or-multi | data_name | metric | AutoX | AutoGluon | H2o | |----- | ------------- | ----------- |---------------- |---------------- | ----------------|----------------| |binary classification | single-table | Springleaf | auc | 0.78865 | 0.61141 | 0.78186 | |binary classification-nlp | single-table |stumbleupon | auc | 0.87177 | 0.81025 | 0.79039 | |binary classification | single-table |santander | auc | 0.89196 | 0.64643 | 0.88775 | |binary classification | multi-table |IEEE | accuracy | 0.920809 | 0.724925 | 0.907818 | |regression | single-table |ventilator | mae | 0.755 | 8.434 | 4.221 | |regression | single-table |Allstate Claims Severity| mae | 1137.07885 | 1173.35917 | 1163.12014 | |regression | single-table |zhidemai | mse | 1.0034 | 1.9466 | 1.1927| |regression | single-table |Tabular Playground Series - Aug 2021 | rmse | 7.87731 | 10.3944 | 7.8895| |regression | single-table |House Prices | rmse | 0.13043 | 0.13104 | 0.13161 | |regression | single-table |Restaurant Revenue| rmse | 2133204.32146 | 31913829.59876 | 28958013.69639 | |regression | multi-table |Elo Merchant Category Recommendation| rmse | 3.72228 | 3.80801 | 22.88899 | |regression-ts | single-table |Demand Forecasting| smape | 13.79241 | 25.39182 | 18.89678 | |regression-ts | multi-table |Walmart Recruiting| wmae | 4660.99174 | 5024.16179 | 5128.31622 | |regression-ts | multi-table |Rossmann Store Sales| RMSPE | 0.13850 | 0.20453 | 0.35757 | |regression-cv | single-table |PetFinder | rmse | 20.1327 | 23.1732 | 21.0586 |

AutoX成就

企业支持

比赛获奖

TODO

功能开发完成后，发布相应的使用demo

[ ] 多分类任务

若有其他希望AutoX支持的功能，欢迎提issue! 欢迎填写用户调研问卷，让AutoX变得更好!

错误排查

|错误信息|解决办法| |------|------|

AutoX

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