OpenML-CC18接口 swMATH ID: 37870 软件作者： Bernd Bischl、Giuseppe Casalicchio、Matthias Feurer、Frank Hutter、Michel Lang、Rafael G.Mantovani、Jan N.van Rijn、Joaquin Vanschoren 描述： OpenML基准套件。机器学习研究依赖于客观可解释、可比较和可复制的算法基准。因此，我们提倡使用精心策划的综合机器学习任务套件来标准化基准的设置、执行和报告。我们通过帮助创建和利用这些基准测试套件的软件工具来实现这一点。它们无缝集成到OpenML平台中，并通过Python、Java和R中的接口进行访问。OpenML基准测试套件（a）易于通过标准化数据格式、API和客户端库使用；（b） 机器可读，在包含的数据集上具有广泛的元信息；以及（c）允许在未来的研究中共享和重用基准。我们还提供了第一个经过精心策划的实用分类基准测试套件：OpenML curated classification基准测试套件2018（OpenML-CC18）。 主页： https://arxiv.org/abs/1708.03731 相关软件： 开放多媒体程序库;UCI-毫升;github;OpenML-Python软件;自动锁相环;Scikit公司;XGBoost公司;SMOTE公司;TensorFlow公司;PMLB公司;蟒蛇;科学Py;第4.5条;ElemStatLearn（电子状态学习）;AlexNet公司;AlphaD3M（字母3M）;TPOT公司;SMAC公司;可调性;双曲线 引用于： 5文件 全部的 前5名18位作者引用 1 马蒂亚斯·费雷尔 1 彼得·吉斯贝尔斯 1 纳斯塔西亚·格林伯格。 1 汤姆·汉尼卡 1 约翰·赫思 1 Marco F.Huber。 1 埃克Hullermeier 1 弗兰克·哈特 1 阿琳德·卡德拉 1 罗斯·D·金。 1 内拉提奥·马利克 1 奥格内霍克佩梅·奥霍波尔。 1 萨希提亚·拉维 1 阿马尔·沙克尔 1 拉里萨·索尔达托娃。 1 van Rijn，Jan N。 1 华金·范肖伦 1 马克·安德烈·泽勒 5篇连载文章中引用 1 国际近似推理杂志 1 机器学习 1 人工智能研究杂志 1 数据挖掘与知识发现 1 机器学习研究杂志（JMLR） 在1个字段中引用 5 计算机科学（68至XX） 按年份列出的引文