AutoML 可以为预测建模问题自动找到数据准备、模型和模型超参数的最佳组合，本文整理了5个最常见且被熟知的开源AutoML 框架。 AutoML框架执行的任务可以被总结成以下几点： 预处理和清理数据。 选择并构建适当的特征。 选择合适的模型。 优化模型超参数。

为解决乳腺钼靶影像诊断中存在的医师判读差异和良恶性病变鉴别难题，研究人员开展基于自动机器学习框架Auto-Sklearn的影像组学分类研究。通过CLAHE增强和ACM分割提取37项特征，采用N-Best集成策略使测试集准确率提升至76.16%，ROC-AUC达0.840，为乳腺癌自动化筛查 ...