前言
我之前写过一篇如何实现AutoML -- 先Auto每个环节,大致思路是让机器先自动化每一个小环节，每个环节输出唯一一个结果，这样可以极大的简化搜索空间。比如我们有三个环节，A,B,C,分别产出10,10,10种可能，为了得到全局最优，我们需要10*10*10尝试1000次完整计算。而如果每个只取一个局部最优，那么只需要计算30次，虽然最终结果可能不是最优的，但在现实中，这也是一个比较可行的方案。
让机器先做出Baseline
受TransmogrifAI 启发,我觉得可从另外一个维度去减轻算法工程师的负担，基本思路就是，机器先做出前面的工作，找出最好的特征组合和算法，然后给出详细的结果细节，这包括：
- 机器得到的特征工程结果
- 机器选取的最优算法衡量指标值，比如F1,AUC等等
- 机器得到的最优算法使用的使用的参数详情
这可以给工程师很大的指导，让他们一下子就知道，通过当前的数据，使用一些常见的算法，能达到一个什么样的Baseline。如果数据足够好，机器的结果可能已经让人满意，算法工程师可以直接交付出去。如果机器的结果不好，算法工程师干预下，是不是可以增加新的数据或者新的维度？另外，再次重跑的时候，是不是可以让机器去掉一些特征组合和跳过某些算法的测试。
额外：对于特征工程
以前我一直想着如何从表中获取数据，从表中抽象数据，比如这篇文章从DataFrame自动化特征抽取的尝试。但其实从表中能抽取的信息是非常有限的，无非就是类型，规则，统计，以及人的先验知识。TransmogrifAI给了我一个极大的启发，就是我们需要知道我们数据的本源是什么，我们应该往数据的源头再前进一步，比如到网页端去，用户选择了下拉列表，提交了文本款，点击了一个checkbox,在特定时间做了一次点击，这些才是是用户的选择，数据的本源，这些才是影响最后的结果东西，我们可以把同样的思维，迁移到App里，小程序里。
通过上面的分析，我们对特征的抽象就比较简单了，我们抽象出来的是checkbox,textarea,textinput ,datatime，email,phone number，这些可以给我们带来额外的信息，比如checkbox,一般就是枚举类型，在机器学习里该怎么处理枚举类型呢，这个就变得更自动化了。源头可以带来很多新的信息，帮助机器更好的做自动化。
