欢迎使用Cooka

Cooka是一个轻量级、可视化的自动机器学习工具,可以通过Web UI管理数据集和设计建模实验,并使用 DeepTablesHyperGBM 执行,从而自动进行特征工程、算法超参数调优和神经网络架构搜索。

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功能概览

通过Cooka提供的Web UI可以:

  • 添加、分析数据集

  • 设计建模实验

  • 查看实验过程和结果

  • 使用模型

  • 建模过程导出成Jupyter Notebook

Web页面截图:

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建模支持的算法有:

  • XGBoost

  • LightGBM

  • Catboost

建模支持的神经网络有:

  • WideDeep

  • DeepFM

  • xDeepFM

  • AutoInt

  • DCN

  • FGCNN

  • FiBiNet

  • PNN

  • AFM

  • More nets

搜索支持的算法有:

支持由 scikit-learnfeaturetools 提供的特征工程:

  • 缩放
    • StandardScaler

    • MinMaxScaler

    • RobustScaler

    • MaxAbsScaler

    • Normalizer

  • 编码
    • LabelEncoder

    • OneHotEncoder

    • OrdinalEncoder

  • 离散化
    • KBinsDiscretizer

    • Binarizer

  • 降维
    • PCA

  • 特征衍生
    • featuretools

  • 缺失值填充
    • SimpleImputer

还以可以通过扩展搜索空间支持更多的特征工程方法和建模算法。

更多文档:

DataCanvas

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Cooka is an open source project created by DataCanvas .