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AutoGluon-Tabular executa métodos avançados de processamento de dados, aprendizado profundo e conjunto de modelos em várias camadas. Reconhece automaticamente o tipo de dados em cada coluna para um pré-processamento robusto de dados, incluindo tratamento especial de campos de texto.
AutoGluon se adapta a vários modelos, desde árvores off-the-shelf reforçadas até redes neurais personalizadas. Esses modelos são agrupados de uma maneira inovadora: os modelos são empilhados em várias camadas e treinados em camadas, garantindo que os dados brutos possam ser traduzidos em predições de alta qualidade dentro de uma determinada restrição de tempo. Esse processo reduz o sobreajuste dividindo os dados de várias maneiras com um acompanhamento cuidadoso dos exemplos. out-of-fold
O algoritmo AutoGluon -Tabular tem um bom desempenho em competições de aprendizado de máquina devido ao seu tratamento robusto de uma variedade de tipos de dados, relacionamentos e distribuições. Você pode usar AutoGluon -Tabular para problemas de regressão, classificação (binária e multiclasse) e classificação.
Consulte o diagrama a seguir que ilustra como a estratégia de empilhamento de várias camadas funciona.
Para obter mais informações, consulte AutoGluon-Tabular: AutoML robusto e preciso
