Release Note

Version 0.1.2

实验设计 - 使用设置随机种子来拆分训练集和测试集

实验列表 - 超参数图表中，参数的折线颜色与reward关联(修复bug)

** 其他 ** - Update hypergbm to 0.2.2

Version 0.1.1

这个版本包含以下新特性:

数据集管理

• 搜索

• 删除

• 上传、导入csv

  • 分析抽样支持按行数、按比例、和使用全量数据

  • 支持无列头数据集文件

  • 自动推断特征类型（连续、离散、日期）

数据集预览

• 查看原始数据集

• 数据表格滚动加载

数据集探查

• 特征类型分布

• 特征的数据类型、特征类型、缺失值、不同值、线性相关分析

• Id列、常量列、过多缺失值列识别

• 特征检索

• 日期类型特征支持

  • 按年、月、日、时、星期分布

• 类别特征

  • 值分布

  • 众数

• 连续特征

  • 区间分布

  • 值分布

  • 最大值，最小值，中位数，均值，标准差

实验设计

• 自动推荐建模选项

• HyperGBM、HyperDT实验引擎

• 快速、性能训练模式

• Train-Validation-Holdout数据拆分模式

• 按日期顺序拆分数据

• 支持任务类型

  • 二分类

  • 多分类

  • 回归

实验列表

• 训练进度、剩余时间评估

• 混淆矩阵、ROC曲线(二分类)

• 评估指标

  • 二分类： Accuracy, F1, Fbeta, Precision, Recall, AUC, Log Loss

  • 多分类： Accuracy, F1, Fbeta, Precision, Recall, Log Loss

  • 回归： EVS, MAE, MSE, RMSE, MSLE, R2, MedianAE

• 查看训练日志、训练源码

• 导出成Notebook文件

• 优化参数可视化

• 批量预测