AutoCompete：一个机器学习竞赛框架
机器学习
2015-07-09 v1 机器学习
摘要
本文提出 AutoCompete，一个用于应对机器学习竞赛的高度自动化机器学习框架。该框架是我们通过参与在线机器学习竞赛，在超过两年的时间里学习、验证并改进而成的。它旨在最大限度地减少构建首个有用预测模型所需的人工干预，并评估给定机器学习挑战的实际难度。所提出的系统有助于识别数据类型、选择机器学习模型、调优超参数、避免过拟合，并针对所提供的评估指标进行优化。我们还观察到，与其他方法相比，所提出的系统在更短的运行时间内能产生更好（或相当）的结果。
引用
@article{arxiv.1507.02188,
title = {AutoCompete: A Framework for Machine Learning Competition},
author = {Abhishek Thakur and Artus Krohn-Grimberghe},
journal= {arXiv preprint arXiv:1507.02188},
year = {2015}
}
备注
Paper at AutoML workshop in ICML, 2015