auto-sklearnは、自動機械学習ツールキットであり、scikit-learn推定器のドロップイン代替品です。auto-sklearnは、機械学習ユーザーをアルゴリズム選択とハイパーパラメーター調整から解放します。これは、ベイジアン最適化、メタ学習、アンサンブル構築の最近の利点を活用しています。NIPS 2015で公開された論文を読んで、自動スクレーンの背後にあるテクノロジーの詳細をご覧ください。hat））これは1時間実行され、0.98以上の精度になるはずです。ライセンスauto-sklearnはscikit-learnと同じ方法、つまり3条項BSDライセンスでライセンスされています。自動スクレーンの引用科学出版物で自動スクレーンを使用する場合、次の論文を参照してください：効率的で堅牢な自動機械学習、Feurer et al。、Advances in Neural Information Processing Systems 28（NIPS 2015）。Bibtexエントリ：@incollection {NIPS2015_5872、title = {効率的で堅牢な自動機械学習}、author = {Feurer、MatthiasとKlein、AaronとEggensperger、KatharinaとSpringenberg、JostとBlum、Manuel and Hutter、Frank}、booktitle = {Advances in Neural Information Processing Systems 28}、エディター= {C.CortesとND LawrenceとDD LeeとM. SugiyamaとR. Garnett}、ページ= {2962--2970}、年= {2015}、発行元= {Curran Associates、Inc。}、url = {}}バグレポートやドキュメントから新機能まで、自動スクレーンへのすべての貢献。コードに貢献したい場合は、ニーズトラッカーでマークされた課題トラッカーから課題を選択できます。