自动机器学习和表格深度学习在数据稀缺分类任务中的评价
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。在小规模表格数据的低数据情况下，通过在 44 个表格分类数据集上的实验证明，L2 正则化的逻辑回归在大多数基准数据集上表现类似于最先进的自动机器学习框架（AutoPrognosis、AutoGluon）和现成的深度神经网络（TabPFN、HyperFast），因此我们推荐在表格数据的数据匮乏应用中优先选择逻辑回归，并为从方法选择提供实践指南。
AutoGluon-Tabular是一个开源的AutoML框架，通过组合多个模型并堆叠它们来训练高精度的机器学习模型。在测试中，AutoGluon表现更快、更稳定、更准确，甚至超过了竞争对手的最佳组合。
