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TPOT：在Python中利用遗传算法自动化机器学习管道
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原文英文，约900词，阅读约需4分钟。
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内容提要
TPOT是一个Python库，利用遗传算法自动优化机器学习管道，简化模型构建过程。用户只需少量代码即可完成模型的训练、评估和导出，提高效率。
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关键要点
- TPOT是一个Python库，利用遗传算法自动优化机器学习管道。
- TPOT简化了模型构建过程，用户只需少量代码即可完成模型的训练、评估和导出。
- TPOT通过生成、评估、选择和进化四个步骤来优化机器学习管道。
- 用户可以通过安装TPOT库并导入必要的库来开始使用TPOT。
- 使用Iris数据集进行示例，TPOT会将数据分为训练集和测试集。
- TPOT的初始化允许用户设置进化的代数和种群大小。
- 通过tpot.fit()命令训练模型，TPOT会搜索最佳管道并进行交叉验证。
- 可以通过accuracy_score计算模型在未见数据上的准确性。
- TPOT允许将最佳管道导出为文件，以便后续使用和部署。
- 文章展示了如何使用遗传编程自动化机器学习管道，并提供了TPOT的实际实现示例。