auto-sklearn est une boîte à outils d'apprentissage automatique automatisé et un remplacement direct pour un estimateur scikit-learn.auto-sklearn libère un utilisateur de machine learning de la sélection d'algorithmes et du réglage des hyperparamètres.Il tire parti des avantages récents de l'optimisation bayésienne, du méta-apprentissage et de la construction d'ensemble.Apprenez-en plus sur la technologie derrière l'auto-apprentissage en lisant notre article publié au NIPS 2015.hat)) Cela durera une heure et devrait se traduire par une précision supérieure à 0,98.La licence auto-sklearn est autorisée de la même manière que scikit-learn, à savoir la licence BSD à 3 clauses.Citation de l'auto-apprentissage Si vous utilisez l'auto-apprentissage dans une publication scientifique, nous apprécierions une référence au document suivant: Efficient and Robust Automated Machine Learning, Feurer et al., Advances in Neural Information Processing Systems 28 (NIPS 2015).Entrée Bibtex: @incollection {NIPS2015_5872, title = {Apprentissage automatique automatisé efficace et robuste}, auteur = {Feurer, Matthias et Klein, Aaron et Eggensperger, Katharina et Springenberg, Jost et Blum, Manuel et Hutter, Frank}, booktitle = {Advances in Neural Information Processing Systems 28}, éditeur = {C.Cortes et ND Lawrence et DD Lee et M. Sugiyama et R. Garnett}, pages = {2962--2970}, année = {2015}, éditeur = {Curran Associates, Inc.}, url = {}} Contribuant Nous apprécionstoute contribution à l'auto-apprentissage automatique, des rapports de bogues et de la documentation aux nouvelles fonctionnalités.Si vous souhaitez contribuer au code, vous pouvez sélectionner un problème dans l'outil de suivi des problèmes marqué avec Besoin de contributeur.