SELA

SELA通过结合蒙特卡洛树搜索和基于LLM的代理来增强自动化机器学习。

普通产品编程自动化机器学习蒙特卡洛树搜索

SELA是一个创新系统，它通过将蒙特卡洛树搜索(MCTS)与基于大型语言模型(LLM)的代理结合起来，增强了自动化机器学习（AutoML）。传统的AutoML方法经常产生低多样性和次优的代码，限制了它们在模型选择和集成方面的有效性。SELA通过将管道配置表示为树，使代理能够智能地探索解决方案空间，并根据实验反馈迭代改进其策略。

SELA的目标受众是机器学习研究人员和开发人员，特别是那些寻求通过自动化机器学习流程来提高模型选择和集成效率的专业人士。SELA通过提供一种新颖的方法来探索和优化机器学习管道，适合需要处理大量数据和模型选择的专业人员。

使用SELA在泰坦尼克号数据集上进行模型选择和集成。
利用SELA在房价预测任务中优化模型性能。
通过SELA进行消融研究，比较不同搜索策略对模型性能的影响。

1. 数据准备：根据SELA的指南下载或准备数据集。
2. 配置设置：根据需要修改`datasets.yaml`和`data.yaml`文件中的配置。
3. 安装依赖：在SELA目录下运行`pip install -r requirements.txt`安装所需依赖。
4. 运行SELA：使用`python run_experiment.py`命令并附加相应参数来运行实验。
5. 参数调整：根据实验需要调整rollouts、timeout等参数。

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