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MAIA_tabular

 

MAIA Tabular 使用教學

 

軟體特色

自動訓練表格資料模型  模型評估  選擇演算法  擴充模型

 

不須程式語言 自動建立數據預測模型

 

關鍵技術說明

自動調參

可以自動選擇最優的模型參數,並對模型進行調參。

模型驗證

多種模型驗證方式,Cross Validation等方法,保證模型的泛化能力跟穩定性。

 

核心模型

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LightGBM

基於決策樹的梯度提升框架,採用了 Histogram-based 壓縮技術。

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XGboost

基於決策樹的梯度提升框架,採用了 Gradient-based One-Side Sampling 技術。

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Logistic regression

演算法簡單,容易理解和實現,基於線性組成的演算法。

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Catboost

基於決策樹的梯度提升框架,採用了 Ordered Boosting 技術和 Symmetric Decision Tree 技術。

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Random Forest

基於決策樹的集成學習方法

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Tabnet

Tabnet -> ElasticNet:
高效率的演算法,簡單,容易理解和實現。

 

 

 

規格