表格数据¶
对于表示为表格的标准数据集（例如存储为 CSV 文件或数据库中的 Parquet 等），AutoGluon 可以生成模型，根据其他列的值来预测某一列的值。只需调用一次 fit()，您就可以在标准监督学习任务（包括分类和回归）中实现高准确度，而无需处理繁琐的问题，例如数据清洗、特征工程、超参数优化、模型选择等。
快速入门
关于使用表格数据集拟合模型的 5 分钟教程。
要点
关于表格预测最重要的设置的要点信息。
工作原理
深入探讨 AutoGluon 的内部工作原理。
深入
关于控制模型拟合各个方面的深入教程。
包含图像、文本和表格数据的数据表
对包含图像、文本、数值和分类特征的数据表进行建模。
特征工程
AutoGluon 的默认特征工程以及如何扩展它。
多标签预测
如何在数据表中预测多列。
Kaggle 教程
使用 AutoGluon 处理表格数据进行 Kaggle 竞赛。
训练支持 GPU 的模型
如何训练支持 GPU 的模型。
添加自定义指标
如何在 AutoGluon 中添加自定义指标。
添加自定义模型
如何在 AutoGluon 中添加自定义模型。
添加自定义模型 (高级)
如何在 AutoGluon 中添加自定义模型 (高级)。
部署优化
关于优化预测器工件以用于生产部署的教程。