從2007年發展至今的Python機器學習函式庫Scikit-learn，終於發布1.0版本。官方把更新重點擺在穩定性，使多項用戶常用功能更加強健，並讓Scikit-learn可以應付更多複雜使用場景
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二、模型選擇（Model Selection）
模型選擇在建立良好的機器學習模型中有著至關重要的作用。模型選擇是從訓練資料集的候選機器學習模型集合中，選擇一個最終機器學習模型的過程。模型選擇是可以同時應用於不同類型的模型（例如，邏輯回歸、SVM、KNN等）以及配置有不同模型超參數的相同類型的模型的過程。前述之Auto-sklearn是基於scikit-learn的自動化套件，是一種自動模型選擇的工具。另外還有H2O AutoML，除了有自動模型選擇功能外，也能產生高預測性的集成學習（ensemble learning）模型，圖為H2O software stack，引用自https://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/architecture.html
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