論文の概要: DriveML: An R Package for Driverless Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00478v3
• Date: Fri, 6 Aug 2021 15:02:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 23:08:55.315528
• Title: DriveML: An R Package for Driverless Machine Learning
• Title（参考訳）: DriveML: ドライバレス機械学習のためのRパッケージ
• Authors: Sayan Putatunda, Dayananda Ubrangala, Kiran Rama, Ravi Kondapalli
• Abstract要約: DriveMLは、自動機械学習パイプラインのいくつかの柱の実装を支援する。 DriveMLの主な利点は、開発時間の節約、開発者のエラー低減、マシンラーニングモデルとエラーの最適チューニングである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.004573941239386
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, the concept of automated machine learning has become very popular. Automated Machine Learning (AutoML) mainly refers to the automated methods for model selection and hyper-parameter optimization of various algorithms such as random forests, gradient boosting, neural networks, etc. In this paper, we introduce a new package i.e. DriveML for automated machine learning. DriveML helps in implementing some of the pillars of an automated machine learning pipeline such as automated data preparation, feature engineering, model building and model explanation by running the function instead of writing lengthy R codes. The DriveML package is available in CRAN. We compare the DriveML package with other relevant packages in CRAN/Github and find that DriveML performs the best across different parameters. We also provide an illustration by applying the DriveML package with default configuration on a real world dataset. Overall, the main benefits of DriveML are in development time savings, reduce developer's errors, optimal tuning of machine learning models and reproducibility.
• Abstract（参考訳）: 近年,自動機械学習の概念が広く普及している。 自動機械学習(automl)は、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、ニューラルネットワークなど、さまざまなアルゴリズムのモデル選択とハイパーパラメータ最適化のための自動化手法を主に指している。 本稿では,自動機械学習のための新しいパッケージであるDriveMLを紹介する。 DriveMLは、自動化されたデータ準備、機能エンジニアリング、モデル構築、そして長いRコードを記述する代わりに関数を実行することによってモデル説明など、自動化された機械学習パイプラインのいくつかの柱を実装するのに役立つ。 DriveMLパッケージはCRANで入手できる。 我々は、drivemlパッケージをcran/githubの他の関連するパッケージと比較し、drivemlが異なるパラメータで最高のパフォーマンスを示す。 また、実世界のデータセットにデフォルト設定のDriveMLパッケージを適用することで、イラストも提供します。 全体として、drivemlの主な利点は、開発時間の節約、開発者のエラーの低減、機械学習モデルの最適チューニング、再現性である。

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