auto-sklearn es un kit de herramientas de aprendizaje automático y un reemplazo directo para un estimador scikit-learn.auto-sklearn libera a un usuario de aprendizaje automático de la selección de algoritmos y el ajuste de hiperparámetros.Aprovecha las ventajas recientes en optimización bayesiana, meta-aprendizaje y construcción de conjuntos.Aprenda más sobre la tecnología detrás del auto-sklearn leyendo nuestro artículo publicado en NIPS 2015.hat)) Esto se ejecutará durante una hora y debería dar como resultado una precisión superior a 0,98.La licencia auto-sklearn tiene la misma licencia que scikit-learn, es decir, la licencia BSD de 3 cláusulas.Citando auto-sklearn Si usa auto-sklearn en una publicación científica, le agradeceríamos que haga referencia al siguiente documento: Aprendizaje automático automatizado eficiente y robusto, Feurer et al., Avances en sistemas de procesamiento de información neuronal 28 (NIPS 2015).Entrada de Bibtex: @incollection {NIPS2015_5872, title = {Aprendizaje automático automatizado eficiente y robusto}, autor = {Feurer, Matthias y Klein, Aaron y Eggensperger, Katharina y Springenberg, Jost y Blum, Manuel y Hutter, Frank}, booktitle = {Avances en los sistemas de procesamiento de información neuronal 28}, editor = {C.Cortes y ND Lawrence y DD Lee y M. Sugiyama y R. Garnett}, páginas = {2962--2970}, año = {2015}, editor = {Curran Associates, Inc.}, url = {}} Contribución AgradecemosToda contribución al auto-sklearn, desde informes de errores y documentación hasta nuevas características.Si desea contribuir al código, puede elegir un problema del rastreador de problemas que está marcado con Necesidades de contribuidor.