[AI问答] Auto-sklearn和Auto-Keras对比

Auto-sklearn和Auto-Keras都是自动机器学习库，它们的目标都是自动化地搜索和选择最佳的机器学习模型和超参数。Auto-sklearn是基于scikit-learn，而Auto-Keras是基于Keras。

以下是Auto-sklearn和Auto-Keras的主要区别：

架构差异：Auto-Keras是在Keras之上构建的，它提供了更高级的API来简化模型的构建。而Auto-sklearn则是在scikit-learn之上构建的，它专注于特征工程、模型选择和模型评估。

自动化程度：Auto-Keras提供了更高级的自动化特性，它可以自动化地进行模型的架构搜索和超参数调优。而Auto-sklearn提供了更为全面的自动化特性，包括特征预处理、模型的选择和优化等。

易用性：Auto-Keras的使用相对较复杂，需要对Keras和机器学习有深入的了解。而Auto-sklearn的使用相对简单，它提供了一个用户友好的界面。

性能：在某些情况下，Auto-Keras可能会提供更好的性能，因为它可以直接访问底层的机器学习算法和模型架构。而Auto-sklearn则需要将高级操作转换为底层的scikit-learn API调用，可能会有性能损失。

社区支持：Auto-Keras是由深度学习领域的研究者和工程师开发的，而Auto-sklearn是由Zuse Institute Berlin的研究者开发的，并且得到了scikit-learn社区的支持。

以下是使用Auto-sklearn进行自动机器学习的基本示例：

    import autosklearn.regression
    import numpy as np
     
    # 生成一些用于测试的数据
    X = np.random.rand(100, 50)
    y = np.random.rand(100)
     
    # 创建一个Auto-sklearn的regressor对象
    regressor = autosklearn.regression.AutoSklearnRegressor(
        time_left_for_this_task=120,
        per_run_time_limit=30,
    )
     
    # 使用训练数据进行训练
    regressor.fit(X, y)
     
    # 预测新的数据
    X_new = np.random.rand(10, 50)
    y_pred = regressor.predict(X_new)

以上代码创建了一个自动进行回归的Auto-sklearn对象，用于训练和预测。

Auto-Keras的使用可能会更复杂，因为它提供了更高级的API，例如：

    from keras import Sequential
    from keras.layers import Dense
    from autokeras import ImageClassifier
     
    # 创建一个Auto-Keras的image classifier对象
    clf = ImageClassifier(model=Sequential([
        Dense(64, activation='relu', input_shape=(28*28,)),
        Dense(10, activation='softmax')
    ]), max_trials=100)
     
    # 使用训练数据进行训练
    clf.fit(x_train, y_train, time_limit=12*60*60)
     
    # 预测新的数据
    y_pred = clf.predict(x_test)

在这个例子中，我们创建了一个用于图像分类的Auto-Keras对象，并用于训练和预测。

----以上内容由百度AI智能问答产生，仅供参考学习