利用TPOT自动生成相关模型及其参数配置

声明：文章来源于使用TPOT自动选择scikit-learn机器学习模型和参数，本文是基于对原始内容的学习而撰写的，并做了些许修改以适应当前需求。侵删

在之前的博客文章里，在anacoda环境中安除了TPOT库：安除了TPOT库。如果有兴趣的话，请参考以上链接。

正文：

scikit-learn是一个高度抽象的机器学习库，在其中包含了多种各具特色的机器学习模型。然而，在每个具体的机器学习模型中都涉及诸多可调节的参数设置。那么问题是，在面对一个问题时我们应该如何选择最适合它的机器学习模型呢？

当然，在逐一尝试的过程中，
除了手动尝试外，
我们还可以借助TPOT来自动化这一过程。
该工具基于遗传算法自动选择、优化机器学习模型及其参数设置。
通常用于解决优化与搜索问题，
为了更好地介绍TPOT的功能与应用，
本博客将通过具体实例详细讲解其使用方法。

数据集的位置：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databa