2019/04/17
最近在做實驗的時候，遇見了幾個可以自動化模型調優的庫，這裡做一下簡單的記錄以及簡單的理解，其實我也只是知道乙個皮毛，具體的可能還是要深入研究。
tpot
這個據說是，利用遺傳演算法進行整個機器學習流程的庫（包括特徵選擇、模型選擇、模型調優），這個已經試驗過，但是要注意，一定要進行引數的設定，可以先按照其文件的說明來，不然耗時非常久。
當時是在學習利用遺傳演算法來進行svm引數調優的過程中發現的，不過現在也忘了那個東西了。
auto-sklearn
這個的話，應該就是完全的自動話進行sklearn的過程，測試過一次，很慢。
最後出來的效果也不知道是什麼演算法，反正就是得到了乙個我當時算最高的準確率。
hyperopt
這個就不知道是什麼了，我當時是偶然發現的，看介紹說是分布式的引數調優。可能是找jupyter集群時候發現的。github上*還挺多的。
sklearn: automated learning method selection and tuning
這個也不知道是什麼時候弄得，但是我看他介紹，他是針對某個演算法來進行調優得，不是跟最開始得兩個，沒法選擇演算法。
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