Version 0.2.5

本次发布优化及新增的特性:

  • 支持全Pipeline的GPU加速,包括

    • 数据适配

    • 数据清洗

    • 特征筛选

    • 漂移检测

    • 二阶段特征筛选

    • 伪标签

    • 模型优化

      • 数据预处理

      • 模型训练

    • 模型融合

    • 模型评价

  • 模型训练

    • 类别型特征的编码方式增加TargetEncoder

    • 根据实验的reward_metric自动调整模型训练时的eval_metric

    • 支持将自定义python函数作为实验的reward_metric

  • 高级特性

    • 根据服务器内存或GPU内存限额对实验数据进行缩减

  • 可视化

    • 基于Web网页的实验可视化

  • 调度工具

    • 集成Hyperctl, 通过配置运行HyperGBM的实验

  • 实验报告

    • 导出excel实验报告