Lale是一个半自动化数据科学的Python库. 通过Lale，您可以简单便捷地用类型安全的方式自动选择与scikit-learn兼容的管道的算法和调整其超参数。如果您是想尝试自动化机器学习的数据科学家，那么此库适合您！除了scikit-learn之外，Lale还在以下三个方面有重要作用：自动化，正确性检查和互操作性。对于自动化，Lale为现有管道搜索工具（包括Hyperopt，GridSearchCV和SMAC）提供了一致的高级界面。对于正确性检查，当超参数与其类型之间或数据与运算符之间不匹配时，Lale使用JSON Schema来找到错误。对于互操作性，Lale有正在不断增加的转换器和估计器的库，其中包括来自于例如scikit-learn，XGBoost，PyTorch等较热门的转换器和估计器。Lale可以像其他任何Python软件包一样安装，并可以使用现成的Python工具进行编辑，例如Jupyter笔记本。
- scikit-learn用户入门指南
- 安装说明
- 技术概述幻灯片, 笔记本, and 视频
- IBM的AutoAI SDK使用Lale, 请参阅演示 笔记本
- 包装指南新运算符
- [贡献]指南(https://github.com/IBM/lale/blob/master/CONTRIBUTING.md)
- 常问问题
- Papers
- Python API文档
Lale这个名字的发音为laleh，来自波斯语，意为郁金香。和热门的机器学习库如scikit-learn一样，Lale也是一个Python库而不是一个新的独立编程语言。用户不需要安装新工具也不需要学习新的语法。
Lale根据Apache 2.0许可的条款分发，请参阅LICENSE.txt. 目前处于Alpha release, 没有任何保证。