Khiops：大型多表数据库的端到端、经济的AutoML与XAI机器学习解决方案
机器学习
2025-11-04 v3
摘要
Khiops是一个用于挖掘大型多表数据库的机器学习工具。Khiops基于一种独特的贝叶斯方法，该方法已吸引学术界关注，已有超过20篇关于变量选择、分类、决策树和共聚类的论文。它提供了使用离散化模型处理数值数据和值聚类处理分类数据的变量重要性预测度量。所提出的分类/回归模型是一种集成变量选择和权重学习的朴素贝叶斯分类器。对于多表数据库，它通过自动构建聚合实现命题化。Khiops适用于分析拥有数百万个个体、数万个变量和数亿条次表记录的大型数据库。它可在多种环境中使用，既可作为Python库使用，也可通过用户界面使用。
引用
@article{arxiv.2508.20519,
title = {Khiops: An End-to-End, Frugal AutoML and XAI Machine Learning Solution for Large, Multi-Table Databases},
author = {Marc Boullé and Nicolas Voisine and Bruno Guerraz and Carine Hue and Felipe Olmos and Vladimir Popescu and Stéphane Gouache and Stéphane Bouget and Alexis Bondu and Luc Aurelien Gauthier and Yassine Nair Benrekia and Fabrice Clérot and Vincent Lemaire},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.20519},
year = {2025}
}