我在java代码中使用AutoML,并使用AUC作为我的sort_metric。()也返回模型"DeepLearning_grid__AutoML_20180901_092939_model_0".那么哪个是最好的呢?= AutoML.algo.GBM; autoMLBuildModels.exclude_algos("begin training ...");
我想要创建多输出分类器。但是,我的问题是,每个输出的正标签的分布差别很大,例如对于输出1有2%的正标签,对于输出2有20%的正标签。因此,我希望将数据采样和模型拟合分成多个流(多个子管道),其中每个子管道分别执行过采样,对于过采样和分类器的超参数也分别进行了优化。from sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom imblearn.pipeline import Pipeline
X = # some input features