自动化与AI助手 · 工具介绍
EvalML
EvalML 是自动构建、优化和评估机器学习流水线的 Python 工具,覆盖数据检查、预处理、特征工程和模型选择,并支持面向具体业务目标的评价函数。
EvalML 能做什么
EvalML 是自动构建、优化和评估机器学习流水线的 Python 工具,覆盖数据检查、预处理、特征工程和模型选择,并支持面向具体业务目标的评价函数。
- 模型训练与部署
- 语言模型与智能体质量评估及回归检查
如何使用 EvalML
搜索并比较二分类流水线
准备输入
- 用于二分类的特征数据和标签,以及单独保留的测试数据。
操作步骤
- 安装 evalml,按示例用 split_data 划分训练集与测试集。
- 将训练数据交给 AutoMLSearch,设定 binary 问题类型并调用 search。
- 查看 rankings,取出 best_pipeline 对测试数据预测并检查结果。
预期交付物
- 候选流水线排名、选出的流水线对象及测试数据预测结果。
先处理数据检查提示,并人工核查训练与测试数据的划分、标签质量和业务评价指标;搜索排名不能替代独立验证。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查,再用于实际工作。
从自动化与AI助手角度评估EvalML
把自动化与AI助手需要的条件列清楚,再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制,再逐项确认下面的问题;这些是选型方法,不表示每款工具都具备同样能力。
触发是否明确
写清事件来源、必要字段和重复事件的识别方式。
权限是否够用
只连接完成任务所需的账户与范围;真实操作由有权人员确认。
失败是否可见
保留结果状态和接手人,不能把重试次数当成完成次数。
选择一个小样任务,先检查结果与交付格式,再决定是否用于更多资料。