机器学习机器学习，繁琐的工作都应该扔给机器，所以现在要想办法尽可能多地把摸不到边的东西都自动化。总的来说，有下面几个方面需要自动化：
1、自动化特征工程
2、自动化模型选择
3、自动化超参数调整
4、自动化模型整合（集成学习）
5、自动化模型解释（复杂模型简化、解释黑箱模型）
6、自动化模型重构（根据模型解释，从新构造模型）
根据自身的了解，有的方面已经有开源方案，但是有的则还没有。我们一个一个来学习，首先要解决的是自动化特征工程的问题，已经有大热的python模块featuretools，还有R的API，名为featuretoolsR。先理解原理，把自动化特征工程摸透，可能的话，尝试优化这个过程。Flag已立，后续探索继续分享。
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