TPOT的涉及到的建模过程,以TPOT light为例主要有3块:Classifiers、Preprocesssors、Selectors,TPOT的遗传算法优化是以pipeline为基础的,也就是说pipeline就相当于基因序列。通过构建初始pipeline,再经过遗传算法中的交叉、变异最终生成符合条件的模型效果较好的pipeline。我们从最优的那一代中选取其中建模效果最好的pipeline即可,TPOT是基于scikit-learn框架的,它本身不去实现我们常用的分类回归等算法。而是通过遗传算法优化pipeline。也就是从中选出最优的数据处理、特征选择、分类算法的组合。
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1 | git clone https://github.com/iissnan/hexo-theme-next themes/next |
这是将Next主题下载到blog目录的themes主题下的next文件夹中。打开站点的_config.yml配置文件,修改主题为next