Los principales problemas de evalml

AutoMLSearch get_pipeline siempre devuelve canalizaciones con el mismo nombre

bug needs design

Las pruebas unitarias utilizan hasta 20 GB de memoria en circleci

bug performance testing

Documentos: flecha hacia atrás en la página de instalación

bug documentation good first issue

AutoML: use una división de CV separada para ensamblar

enhancement performance

Haga que automl ajuste automáticamente la mejor canalización en todos los datos de entrenamiento

enhancement

Rendimiento deficiente en el conjunto de datos de diamantes

bug

Integre Woodwork DataTables en EvalML

epic

Suprimir la advertencia sklearn UndefinedMetric de stdout (puntuación F1)

enhancement

API de verificación de datos

epic new feature

El conjunto de datos Titanic con columnas de texto falla en el conjunto

bug