tgoop.com/lightautoml/123
Last Update:
Коллеги, всем привет!
Давно мы не сообщали об обновлениях LightAutoML, но все это время мы не сидели сложа руки - сегодня ночью на PyPI появился релиз LAMA 0.3.8.1 с множеством полезных обновлений:
1) Теперь из коробки вам доступны 9 SOTA архитектур табличных нейросетей таких как MLP, DenseNet, DenseLight, ResNet, SNN, TabNet, NODE, FTTransformer и AutoInt++. Также были добавлены SOTA методы кодирования признаков - PLR и SoftEmb.
2) По многочисленным заявкам в LightAutoML был добавлен алгоритм SSWARM для расчета Shapely значений итоговой модели. Алгоритм позволяет работать с произвольной итоговой моделью (состоящей не только из бустингов) и если сравнивать его с KernelExplainer из SHAP, то удается получить нужные значения на 2-4 порядка быстрее (примерно на уровне TreeExplainer, который поддерживает только бустинги).
3) Всеми любимые отчеты о разработке моделей теперь можно строить для TabularUtilizedAutoML пресета
4) В новой версии LightAutoML поддерживает версии питона 3.8 - 3.11 включая оба конца, что позволяет использовать ее как на Kaggle, так и в Google Colab
5) Исправлено большое количество добавленных ранее багов и проблем с зависимостями (так, например, решена проблема с версией scikit-learn - теперь случайный лес работает в мультиаутпут задачах и временных рядах) 🙃
С примерами использования нововведений можно ознакомиться в нашем обновленном туториале и в кернелах (Tabular_NN, SSWARM_SHAP) на Kaggle.
Будем рады услышать ваш фидбек, а также вопросы/замечания/предложения по работе LightAutoML
BY LightAutoML framework
Share with your friend now:
tgoop.com/lightautoml/123