9.1K Star 调参师集体失业！亚马逊造出机器学习“核弹”，3行代码打造高精度模型！

在机器学习（ML）日益普及的今天，自动化机器学习（AutoML）框架极大降低了开发门槛。

以往数据清洗、特征工程、模型选择、超参数调优，每一步都像在迷宫里摸索，耗时又费力。

AutoGluon 作为一款由AWS AI开发并开源的功能强大AutoML框架，仅需3行代码即可训练和部署高精度模型，覆盖表格、图像、文本和时间序列数据。

AutoGluon已赋能全球开发者，堪称“ML自动化的全能引擎”。目前已经在GitHub斩获9.1K Star！

项目亮点

• • 🧠 自动建模：自动完成特征工程、模型选择、集成优化
• • 🧾 多数据类型支持：Tabular 表格、文本、图像、时间序列等，统统拿下
• • 🛠️ 超低门槛：极简API，快速原型化，仅需 3 行代码即可训练高质量模型
• • 🧪 多种算法集成：内置多种算法，自动集成最优模型组合
• • ☁️ 云端集成：完美集成 AWS，支持大规模部署与容器化

快速入手

AutoGluon 支持Python 3.9 – 3.12，并在Linux、MacOS和Windows等主流操作系统上都可用。

可以使用以下方法安装AutoGluon：

pip install autogluon

如果安装过程或后来使用存在异常情况，可以参考详细说明文档，包括GPU支持、Conda安装和可选依赖项。

在线说明文档：https://auto.gluon.ai/stable/install.html

安装完成后，打开IDE或代码编辑器，只需3行代码即可构建准确的全流程机器学习模型！

from autogluon.tabular import TabularPredictor
predictor = TabularPredictor(label="class").fit("train.csv")
predictions = predictor.predict("test.csv")

包含了三种模块任务类型：TabularPredictor（表格）、MultiModalPredictor（多模态）、TimeSeriesPredictor（时间序列）。

按照上面的说明文档中的各个模块的API操作即可。

不需要选择模型、调参数，也不用管预处理，AutoGluon 会自动选择最优策略帮你训练多个模型并组合成最优方案。

适合人群

• • 初学者：无需深度掌握机器学习理论，快速见效。
• • 数据科学家：节省时间，验证想法、建模只需几行代码。
• • 企业开发者：快速构建 AI 功能，节省研发成本。
• • 分析师：将数据分析升级为预测模型，无需切换技术栈。

写在最后

机器学习的痛点让人抓狂：特征工程繁琐、模型调优耗时、门槛高。

AutoGluon的出现，就像给ML装上了“自动化引擎”。它支持多模态，3行代码完成全流程，Kaggle前1%，AWS云加持。

如果你是一个被ML流程折磨的开发者，相信会被AutoGluon的简洁性给征服。

GitHub 项目地址：https://github.com/autogluon/autogluon