Version 0.2.5
本次发布优化及新增的特性:
支持全Pipeline的GPU加速,包括
数据适配
数据清洗
特征筛选
漂移检测
二阶段特征筛选
伪标签
模型优化
数据预处理
模型训练
模型融合
模型评价
模型训练
类别型特征的编码方式增加TargetEncoder
根据实验的reward_metric自动调整模型训练时的eval_metric
支持将自定义python函数作为实验的reward_metric
高级特性
根据服务器内存或GPU内存限额对实验数据进行缩减
可视化
基于Web网页的实验可视化
调度工具
集成Hyperctl, 通过配置运行HyperGBM的实验
实验报告
导出excel实验报告