在Python中，有几个库可以帮助我们自动寻找最适合的机器学习模型和参数。这里有两个主要的库： 1. **lazypredict**¹: 这个库可以快速地比较多种机器学习算法的性能，从而帮助我们选择

在Python中，有几个库可以帮助我们自动寻找最适合的机器学习模型和参数。这里有两个主要的库：

1. **lazypredict**¹: 这个库可以快速地比较多种机器学习算法的性能，从而帮助我们选择最佳的算法。它可以在循环中迭代多个模型，这通常需要一些时间，但是使用lazypredict可以克服这个限制。下面是一个使用lazypredict的例子：

```python

from lazypredict.Supervised import LazyClassifier  # for classification

from lazypredict.Supervised import LazyRegressor  # for regression

# initialize

clf = LazyClassifier(verbose=0,ignore_warnings=True, custom_metric=None,predictions=True)

# run test

models,predictions = clf.fit(X_train_scaled, X_test_scaled, y_train, y_test)

```

2. **TPOT**³⁴: TPOT是一个Python自动机器学习工具，它使用遗传算法来搜索最佳的模型和参数。下面是一个使用TPOT的例子：

```python

from tpot import TPOTClassifier  # for classification

from tpot import TPOTRegressor  # for regression

tpot = TPOTClassifier(generations=5, population_size=50, verbosity=2, random_state=42)

tpot.fit(X_train, y_train)

print(tpot.score(X_test, y_test))

tpot.export('tpot_pipeline.py')

```

这两个库都可以帮助我们自动化地寻找最适合的模型和参数，从而节省大量的时间和精力。但是，请注意，这些工具只能提供一个起点，最终的模型选择和调整可能还需要根据具体的问题和数据进行手动调整。¹³⁴

源: 与必应的对话， 2024/1/5

(1) 机器学习：如何快速寻找性能最佳的模型 - 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/367136991.

(2) Python利用TPOT自动获取最优模型及其参数 - CSDN博客. https://blog.csdn.net/Jack_user/article/details/130469292.

(3) 20个必知的自动化机器学习库（Python） - 知乎专栏. https://zhuanlan.zhihu.com/p/631977431.

(4) 基于Python的随机森林（RF）回归与模型超参数自动搜索优化方法 - 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/373048130.