使用场景
使用LAMDA-TALENT进行表格数据的预处理和模型训练。
利用集成的数据集和方法对特定业务问题进行分析和预测。
通过可视化工具比较不同模型的性能，选择最优解决方案。
产品特色
集成了20多种深度学习架构，包括MLP、ResNet、SNN等。
包含300个数据集，覆盖多种任务类型、大小分布和数据领域。
支持自定义添加数据集和方法，具有高度的可定制性。
支持多样化的标准化、编码和度量方式。
提供了公平的全面评估，包括分类和回归任务的准确性和均方根误差(RMSE)。
可视化工具，帮助研究人员和实践者快速、公正地评估不同方法的优缺点。
使用教程
克隆GitHub仓库至本地环境。
编辑配置文件，设置全局参数和超参数。
运行深度学习方法或传统方法的训练脚本。
根据需要添加新的方法或数据集到工具箱中。
使用提供的工具对模型性能进行评估和比较。
根据评估结果选择适合特定任务的模型。
