lale

拉萊

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Lale 是一個用於半自動化資料科學的 Python 函式庫。 Lale 可以輕鬆地以類型安全的方式自動選擇演算法並調整與 scikit-learn 相容的管道的超參數。如果您是一位想要嘗試自動化機器學習的資料科學家，這個函式庫適合您！ Lale 在三個維度上增加了 scikit-learn 之外的價值：自動化、正確性檢查和互通性。對於自動化，Lale 為現有管道搜尋工具（包括 Hyperopt、GridSearchCV 和 SMAC）提供了一致的高階介面。為了進行正確性檢查，當超參數與其類型或資料與運算子之間不匹配時，Lale 使用 JSON Schema 來捕獲錯誤。為了實現互通性，Lale 擁有一個不斷增長的轉換器和估計器庫，這些庫來自流行的庫，如scikit-learn、XGBoost、PyTorch 等。的Python 工具進行編輯，例如作為 Jupyter 筆記本。

• scikit-learn 使用者入門指南
• 安裝說明
• 技術概述幻燈片、筆記本和視頻
• IBM 的 AutoAI SDK 使用 Lale，請參閱示範筆記本
• 包裝新運算符的指南
• Lale 貢獻指南
• 常問問題
• 文件
• Python API 文件

Lale 這個名字的發音為laleh ，源自波斯語，意為「鬱金香」。與 scikit-learn 等流行的機器學習函式庫類似，Lale 也只是一個 Python 函式庫，而不是一種新的獨立程式語言。它不需要用戶安裝新工具或學習新語法。

Lale 是根據 Apache 2.0 許可證的條款分發的，請參閱 LICENSE.txt。目前它處於Alpha 版本，沒有任何形式的保證。