sdsj2018-automl:数据科学之旅材料2018

Sberbank数据科学之旅2018：AutoML 自动学习。 任务说明 SDSJ AutoML是构建机器学习算法的竞赛，该算法可自动执行诸如数据预处理，模型族选择和超参数选择之类的动作。 数据集格式 数据以格式传输到解决方案。 数据集包含以下列： line_id线路ID target目标变量（仅用于训练集），用于回归的实数和用于分类的0/1 <type>_<feature> -一种可能的类型（ type ）的符号： number -数字格式（可以包含定量，分类或二进制值） string -字符串格式 datetime以2010-01-01格式的日期或以2010-01-01格式的日期/时间2010-01-01 10:10:10 id标识符（特殊性质的分类值） 解决方案格式 必须将算法代码发送到检查系统，并打包在ZIP存档中。 这些解决方案在使用的隔离环境中运行，测试时间和资源