当我们做完了特征工程之后，就可以代入模型训练和预测，对于模型的选择及调参，主要根据分析者的经验。在具体使用时，经常遇到同一批数据，同一种模型，不同的分析者得出的结果相差很多。
前面学习了几种常用的机器学习方法原理以及适用场景，对于完全没有经验的开发者，只要有足够时间，尝试足够多的算法和参数组合，理论上也能达到最优的训练结果，同理程序也能实现该功能，并通过算法优化该过程，自动寻找最优的模型解决方案，即自动机器学习框架。
我们将在未来的三周里分别为大家介绍三个常用的机器学习框架：auto-sklearn、auto-ml 和 auto-keras。
Auto-Sklearn主要基于sklearn机器学习库，使用方法也与之类似，这让熟悉sklearn的开发者很容易切换到Auto-Sklearn。在模型方面，除了sklearn提供的机器学习模型，还加入了xgboost算法支持；在框架整体调优方面，使用了贝叶斯优化。
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1. 安装
Auto-sklearn需要基于python3.5以上版本，且依赖swig，因此需要先安装该库，具体方法如下：
$ sudo apt-get install build-essential swig
$ pip install auto-sklearn
由于关于auto-sklearn的文档和例程不多，推荐下载auto-sklearn的源码，并阅读其中的example和doc，以便更多地了解auto-sklearn的功能和用法。
$ git clone https://github.com/automl/auto-sklearn.git
2. Auto-Sklearn 的优缺点
通常情况下，我们只能依据个人的经验，基于机器性能、特征多少、数据量大小、算法以及迭代次数来估计模型训练时间，而Auto-Sklearn支持设置单次训练时间和总体训练时间，使得工具既能限制训练时间，又能充分利用时间和算力。
Auto-Sklearn支持切分训练/测试集的方式，也支持使用交叉验证。从而减少了训练模型的代码量和程序的复杂程度。另外，Auto-Sklearn支持加入扩展模型以及扩展预测处理方法，具体用法可参见其源码example中的示例。
其缺点是Auto-Sklearn输出携带的信息较少，如果想进一步训练只能重写代码。
3. 举例
本例使用96年美国大选数据，将”投票vote”作为因变量，它有只0/1两种取值，因此使用分类方法AutoSklearnClassifier，例程中将训练时间指定为两分钟，模型指定为只选择随机森机random_forest，训练后输出其在训练集上的打分score。
import autosklearn.classification
import statsmodels.api as sm
data = sm.datasets.anes96.load_pandas().data
label = 'vote'
features = [i for i in data.columns if i != label]
X_train = data[features]
y_train = data[label]
automl = autosklearn.classification.AutoSklearnClassifier(
time_left_for_this_task=120, per_run_time_limit=120, # 两分钟
include_estimators=["random_forest"])
automl.fit(X_train, y_train)
print(automl.score(X_train, y_train))
# 返回结果: 0.94173728813559321
# 谢彦技术博客
4.关键参数
Auto-sklearn支持的参数较多，以分类器为例，参数及其默认值如下图所示：
下面介绍其常用参数，分为四个部分：
(1) 控制训练时间和内存使用量
参数默认训练总时长为一小时（3600），一般使用以下参数按需重置，单位是秒。
- time_left_for_this_task：设置所有模型训练时间总和
- per_run_time_limit：设置单个模型训练最长时间
- ml_memory_limit：设置最大内存用量
(2) 模型存储
参数默认为训练完成后删除训练的暂存目录和输出目录，使用以下参数，可指定其暂存目录及是否删除。
- tmp_folder：暂存目录
- output_folder：输出目录
- delete_tmp_folder_after_terminate：训练完成后是否删除暂存目录
- delete_output_folder_after_terminate：训练完成后是否删除输出目录
- shared_mode：是否共享模型
(3) 数据切分
使用resampling_strategy参数可设置训练集与测试集的切分方法，以防止过拟合，用以下方法设置五折交叉验证：
- resampling_strategy='cv'
- resampling_strategy_arguments={'folds': 5}
用以下方法设置将数据切分为训练集和测集，其中训练集数据占2/3。
- resampling_strategy='holdout',
- resampling_strategy_arguments={'train_size': 0.67}
(4) 模型选择
参数支持指定备选的机器学习模型，或者从所有模型中去掉一些机器学习模型，这两个参数只需要设置其中之一。
- include_estimators：指定可选模型
- exclude_estimators：从所有模型中去掉指定模型
auto-sklearn除了支持sklearn中的模型以外，还支持xgboost模型。具体模型及其在auto-sklearn中对应的名称可通过查看源码中具体实现方法获取，通过以下目录内容查看支持的分类模型：autosklearn/pipeline/components/classification/，可看到其中包含：adaboost、extra_trees、random_forest、libsvm_svc、xgradient_boosting等方法。