Перевод статьи подготовлен специально для студентов курса «Промышленный ML на больших данных»  Машинное обучение обладает преимуществом обучения алгоритмов, которые автоматически улучшаются, используя полученный опыт. Существует N различных алгоритмов и методов машинного обучения, и вам, как правило, нужно попробовать множество из них, чтобы найти лучшую модель прогнозирования для вашего датасета -  ту, которая будет иметь наивысшую точность.     Большинство методов машинного обучения, таких как регрессионные методы, классификация и другие модели, есть в Sklearn, но, чтобы выбрать, какой метод лучше всего подходит в нашем конкретном случае, нужно опробовать все эти модели вместе с настройкой гиперпараметров и найти наиболее эффективную модель. Вся эта работа отнимает много сил и времени, объем которых можно уменьшить с помощью пакета AutoVIML в Python.  AutoVIML – это открытый пакет Python, который упрощает машинное обучение. Что он делает, так это визуализирует ваши данные с помощью различных моделей машинного обучения и находит лучшую модель с наибольшей точностью для данного датасета. Нет необходимости делать предварительную обработку датасета перед передачей его в AutoVIML, он автоматически очищает ваши данные, помогает вам классифицировать переменные, выполняет сокращение функций, может обрабатывать данные различных типов – текстовые, числовые, даты и т.д. с помощью одной модели.  В этой статье мы узнаем, как пользоваться AutoVIML, чтобы сократить время и усилия, затрачиваемые на создание моделей машинного обучения. Мы посмотрим, как различные параметры, которые мы используем в AutoVIML, влияют на прогноз.  Устанавливаем AutoVIML     Как и любую другую python-библиотеку, autoviml мы будем устанавливать через pip.    Импортируем AutoVIML   Загружаем датасет  Для освоения AutoVIML подойдет любой датасет. В этой статье я использую датасет с данными сердечных заболеваний, который вы можете скачать с Kaggle. В нем есть различные атрибуты и целевая переменная.      Теперь давайте разберемся, как использовать autoviml для создания модели прогнозирования с этим датасетом, и какие параметры есть в AutoVIML.     Из кода выше видно, как создать модель с помощью AutoVIML, и какие параметры мы можем использовать. Теперь давайте подробно обсудим, за что эти параметры отвечают. train: должен содержать местоположение вашего датасета или, если вы загрузили его в dataframe, то имя dataframe. В нашем случае мы загрузили его в dataframe с именем «df», поэтому мы дадим ему значение «df». target: содержит имя целевой переменной. В нашем случае она называется «TenYearCHD».  test: содержит тестовый датасет. Также мы можем оставить его пустым (и использовать ””), если у вас нет никакого тестового датасета, чтобы AutoVIML разделил датасет на обучающий и тестовый. sample_submission: мы оставим его пустым, чтобы он автоматически создавал представление в локальном каталоге. hyper_param: Мы будем использовать RandomizedSearchCV, потому что он в три раза быстрее, чем Grid Search CV. Дадим ему значение «RS». feature_reduction: Установим значение true, чтобы учитывать самую важную предикторную переменную для создания модели. scoring_parameter: вы можете задать свой собственный параметр для скоринга, либо он будет выбран в соответствии с моделью. Здесь мы используем «Weighted-f1». KMeans_featurizer: этот параметр должен стоять в значении true для линейного классификатора и false для XGboost или случайного классификатора, иначе есть риск переобучения. boosting_flag: используется для бустинга. Поставим значение false. binning_flag: по умолчанию стоит в значении false, но может быть установлен в true, когда мы хотим преобразовать верхние численные переменные в двоичные. add_poly: установим в false. stacking_flag: по умолчанию стоит в false. Если поставим значение true, то будет добавлена дополнительная функция, которая является производной от предсказаний другой модели. Оставим в значении false. Imbalanced_flag: если стоит значение true, то проверит данные на сбалансированность и уберет дисбаланс методом SMOTING. Verbose: обычно используется для вывода выполняемых шагов. Поставим значение 3. Теперь давайте используем все эти параметры для нашего датасета и создадим наиболее эффективную модель с высокой точностью при помощи AutoVIML. Давайте проанализируем полученный результат. 1. Часть анализа данных 2. Чистка данных и отбор признаков 3. Балансировка данных и создание моделей 4. Отчет о классификации и матрица смежности 5. Визуализации моделей 6. Важность признаков и прогностическая вероятность В наборе выше мы видели, как AutoVIML обрабатывает данные, очищает их, балансирует переменную результата и создает лучшую модель вместе с визуализациями для лучшего понимания. Аналогичным образом, вы можете изучить AutoVIML, используя различные датасеты, и поделиться своим опытом в комментариях. AutoVIML – простой способ создать эффективные модели машинного обучения, основываясь на вашем датасете. Узнать подробнее о курсе  Представляем PyCaret: открытую low-code библиотеку машинного обучения на Python  Редактор