論文の概要: forester: A Tree-Based AutoML Tool in R

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04789v1
• Date: Sat, 7 Sep 2024 10:39:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 20:41:31.854401
• Title: forester: A Tree-Based AutoML Tool in R
• Title（参考訳）: forester: RのツリーベースのAutoMLツール
• Authors: Hubert Ruczyński, Anna Kozak,
• Abstract要約: ForesterはオープンソースのAutoMLパッケージで、Rで実装され、高品質なツリーベースのモデルをトレーニングする。 バイナリとマルチクラスの分類、回帰、部分生存分析タスクを完全にサポートする。 データ品質に関する問題を検出し、前処理パイプラインを準備し、ツリーベースのモデルのトレーニングとチューニングを行い、結果を評価し、さらなる分析のためにレポートを作成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The majority of automated machine learning (AutoML) solutions are developed in Python, however a large percentage of data scientists are associated with the R language. Unfortunately, there are limited R solutions available. Moreover high entry level means they are not accessible to everyone, due to required knowledge about machine learning (ML). To fill this gap, we present the forester package, which offers ease of use regardless of the user's proficiency in the area of machine learning. The forester is an open-source AutoML package implemented in R designed for training high-quality tree-based models on tabular data. It fully supports binary and multiclass classification, regression, and partially survival analysis tasks. With just a few functions, the user is capable of detecting issues regarding the data quality, preparing the preprocessing pipeline, training and tuning tree-based models, evaluating the results, and creating the report for further analysis.
• Abstract（参考訳）: 自動機械学習(AutoML)ソリューションの大部分はPythonで開発されているが、データサイエンティストの大部分がR言語に関連付けられている。 残念ながら、R の解は限られている。 さらに、高いエントリーレベルは、機械学習(ML)に関する必要な知識のため、誰でもアクセスできないことを意味する。 このギャップを埋めるために,機械学習の領域におけるユーザの習熟度に関わらず,使い易いフォスターパッケージを提案する。 Foresterは、Rで実装されたオープンソースのAutoMLパッケージで、テーブルデータ上で高品質なツリーベースのモデルをトレーニングするために設計されている。 バイナリとマルチクラスの分類、回帰、部分生存分析タスクを完全にサポートする。 データ品質に関する問題を検出し、前処理パイプラインを準備し、ツリーベースのモデルのトレーニングとチューニングを行い、結果を評価し、さらなる分析のためにレポートを作成することができる。

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