机器学习自动化工具评测数据集JigsawAutoMLDataset-kasuminko
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习，自动化工具，数据集，算法评估，数据科学，模型优化，人工智能，技术评测
数据概述： 该数据集由Jigsaw AutoML项目提供，记录了多种自动化机器学习工具的性能评测数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2021年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的机器学习研究机构和工业应用场景。
数据维度：数据集包括不同AutoML工具在多个数据集上的表现指标，如准确率，运行时间，内存占用，模型复杂度等。还包括工具版本，配置参数及适用任务的类型。
数据格式：数据提供为CSV和JSON格式，便于分析和处理。
来源信息：数据来源于Jigsaw AutoML的公开评测报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于机器学习自动化工具的性能评估，算法优化及模型选择等领域的研究和应用，特别是在AutoML工具的比较和选型中具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于AutoML工具的评测比较，算法效率研究，如不同工具在分类，回归任务中的表现差异分析。
行业应用：可以为机器学习工程师和研究人员提供数据支持，特别是在工具选型，性能优化和自动化流程设计方面。
决策支持：支持企业或研究机构在AutoML工具采购，部署及策略优化中的决策。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解AutoML工具的特点和应用场景。
此数据集特别适合用于探索AutoML工具的性能规律与适用场景，帮助用户实现高效的模型构建和自动化流程优化，提升机器学习任务的执行效率。
