Release Note
Version 0.1.2
实验设计 - 使用设置随机种子来拆分训练集和测试集
实验列表 - 超参数图表中,参数的折线颜色与reward关联(修复bug)
** 其他 ** - Update hypergbm to 0.2.2
Version 0.1.1
这个版本包含以下新特性:
数据集管理
搜索
删除
- 上传、导入csv
分析抽样支持按行数、按比例、和使用全量数据
支持无列头数据集文件
自动推断特征类型(连续、离散、日期)
数据集预览
查看原始数据集
数据表格滚动加载
数据集探查
特征类型分布
特征的数据类型、特征类型、缺失值、不同值、线性相关分析
Id列、常量列、过多缺失值列识别
特征检索
- 日期类型特征支持
按年、月、日、时、星期分布
- 类别特征
值分布
众数
- 连续特征
区间分布
值分布
最大值,最小值,中位数,均值,标准差
实验设计
自动推荐建模选项
HyperGBM、HyperDT实验引擎
快速、性能训练模式
Train-Validation-Holdout数据拆分模式
按日期顺序拆分数据
- 支持任务类型
二分类
多分类
回归
实验列表
训练进度、剩余时间评估
混淆矩阵、ROC曲线(二分类)
- 评估指标
二分类: Accuracy, F1, Fbeta, Precision, Recall, AUC, Log Loss
多分类: Accuracy, F1, Fbeta, Precision, Recall, Log Loss
回归: EVS, MAE, MSE, RMSE, MSLE, R2, MedianAE
查看训练日志、训练源码
导出成Notebook文件
优化参数可视化
批量预测