AutoML之自动化特征工程

个人以为,机器学习是朝着更高的易用性、更低的技术门槛、更敏捷的开发成本的方向去发展,且AutoML或者AutoDL的发展无疑是最好的证明。因此花费一些时间学习了解了AutoML领域的一些知识,并对AutoML中的技术方案进行归纳整理。众所周知,一个完整的机器学习项目可概括为如下四个步骤。其中,特征工程(提取)往往是决定模型性能的最关键一步。而往往机器学习中最耗时的部分也正是特性工程和超参数调优。因此,许多模型由于时间限制而过早地从实验阶段转移到生产阶段从而导致并不是最优的。自动化机器学习(AutoML)框架旨在减少算法工程师们的负担,