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AutoML简介：自动化机器学习工作流程
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原文英文，约1400词，阅读约需6分钟。
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内容提要
AutoML是简化训练机器学习模型过程的工具，通过提供数据集，为您提供最佳模型。本教程介绍了AutoML和TPOT，一种用于构建机器学习流水线的Python AutoML工具。还学习了构建机器学习分类器、保存模型和使用模型进行推断的方法。
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关键要点
- AutoML是简化机器学习模型训练过程的工具，用户只需提供数据集。
- TPOT是一个流行的Python AutoML工具，使用遗传编程优化机器学习流水线。
- AutoML执行数据预处理、特征选择、模型选择、超参数调优、模型集成和模型评估等任务。
- TPOT可以自动探索数百个潜在流水线，以识别最有效的模型。
- 本教程使用Kaggle的蘑菇数据集，包含9个特征来判断蘑菇是否有毒。
- 将数据集分为训练集和测试集，目标变量为“class”列，0表示无毒，1表示有毒。
- 初始化TPOT分类器并使用训练集进行训练，返回最佳模型和流水线。
- 使用.export函数保存TPOT流水线，生成包含最佳流水线的Python文件。
- 可以使用joblib库将模型保存为pickle文件，包含模型权重和推断代码。
- 加载保存的模型并进行推断，验证模型的准确性。
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