[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-alteryx--evalml":3,"tool-alteryx--evalml":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",140436,2,"2026-04-05T23:32:43",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 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开发的自动化机器学习（AutoML）库，旨在帮助用户轻松构建、优化并评估高效的机器学习流程。它主要解决了传统机器学习中手动训练模型、反复调参以及数据预处理繁琐耗时的问题，让使用者无需深入底层细节即可快速获得高质量模型。\n\n这款工具非常适合希望提升工作效率的数据科学家、机器学习工程师，以及想要尝试建模但缺乏深厚算法背景的开发者。通过 EvalML，用户只需几行代码即可完成从数据加载、质量检查到模型预测的全过程。\n\nEvalML 的核心亮点在于其“端到端”的自动化能力：它不仅内置了先进的数据质量检查机制，能在建模前自动发现并预警数据问题，还能自动组合特征工程、特征选择与多种前沿建模技术，生成最优处理管道。此外，EvalML 支持定义特定领域的目标函数，允许用户根据具体业务场景定制评估标准，并提供丰富的模型解释工具，帮助人们深入理解模型行为。无论是处理分类还是回归任务，EvalML 都能通过自动化搜索提供排名靠前的解决方案，让机器学习变得更加简单可靠。","\u003Cp align=\"center\">\n\u003Cimg width=50% src=\"https:\u002F\u002Falteryx-oss-web-images.s3.amazonaws.com\u002Fevalml_horizontal.svg\" alt=\"EvalML\" \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falteryx\u002Fwoodwork\u002Factions?query=branch%3Amain+workflow%3ATests\" target=\"_blank\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falteryx\u002Fwoodwork\u002Fworkflows\u002FTests\u002Fbadge.svg?branch=main\" alt=\"Tests\" \u002F>\n    \u003C\u002Fa>\n    \u003Ca 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Avoid training and tuning models by hand. Includes data quality checks, cross-validation and more.\n* **Data Checks** - Catches and warns of problems with your data and problem setup before modeling.\n* **End-to-end** - Constructs and optimizes pipelines that include state-of-the-art preprocessing, feature engineering, feature selection, and a variety of modeling techniques.\n* **Model Understanding** - Provides tools to understand and introspect on models, to learn how they'll behave in your problem domain.\n* **Domain-specific** - Includes repository of domain-specific objective functions and an interface to define your own.\n\n## Installation \n\nInstall from [PyPI](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fevalml\u002F):\n\n```bash\npip install evalml\n```\n\nor from the conda-forge channel on [conda](https:\u002F\u002Fanaconda.org\u002Fconda-forge\u002Fevalml):\n\n```bash\nconda install -c conda-forge evalml\n```\n\n### Add-ons\n**Update checker** - Receive automatic notifications of new Woodwork releases\n\nPyPI:\n\n```bash\npip install \"evalml[updater]\"\n```\nConda:\n```\nconda install -c conda-forge alteryx-open-src-update-checker\n```\n\n## Start\n\n#### Load and split example data \n```python\nimport evalml\nX, y = evalml.demos.load_breast_cancer()\nX_train, X_test, y_train, y_test = evalml.preprocessing.split_data(X, y, problem_type='binary')\n```\n\n#### Run AutoML\n```python\nfrom evalml.automl import AutoMLSearch\nautoml = AutoMLSearch(X_train=X_train, y_train=y_train, problem_type='binary')\nautoml.search()\n```\n\n#### View pipeline rankings\n```python\nautoml.rankings\n```\n\n#### Get best pipeline and predict on new data\n```python\npipeline = automl.best_pipeline\npipeline.predict(X_test)\n```\n\n## Next Steps\n\nRead more about EvalML on our [documentation page](https:\u002F\u002Fevalml.alteryx.com\u002F):\n\n* [Installation](https:\u002F\u002Fevalml.alteryx.com\u002Fen\u002Fstable\u002Finstall.html) and [getting started](https:\u002F\u002Fevalml.alteryx.com\u002Fen\u002Fstable\u002Fstart.html).\n* [Tutorials](https:\u002F\u002Fevalml.alteryx.com\u002Fen\u002Fstable\u002Ftutorials.html) on how to use EvalML.\n* [User guide](https:\u002F\u002Fevalml.alteryx.com\u002Fen\u002Fstable\u002Fuser_guide.html) which describes EvalML's features.\n* Full [API reference](https:\u002F\u002Fevalml.alteryx.com\u002Fen\u002Fstable\u002Fapi_reference.html)\n\n## Support\n\nThe EvalML community is happy to provide support to users of EvalML. Project support can be found in four places depending on the type of question:\n1. For usage questions, use [Stack Overflow](https:\u002F\u002Fstackoverflow.com\u002Fquestions\u002Ftagged\u002Fevalml) with the `evalml` tag.\n2. For bugs, issues, or feature requests start a [Github issue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falteryx\u002Fevalml\u002Fissues).\n3. For discussion regarding development on the core library, use [Slack](https:\u002F\u002Fjoin.slack.com\u002Ft\u002Falteryx-oss\u002Fshared_invite\u002Fzt-182tyvuxv-NzIn6eiCEf8TBziuKp0bNA).\n4. For everything else, the core developers can be reached by email at open_source_support@alteryx.com\n\n## Built at Alteryx\n\n**EvalML** is an open source project built by [Alteryx](https:\u002F\u002Fwww.alteryx.com). To see the other open source projects we’re working on visit [Alteryx Open Source](https:\u002F\u002Fwww.alteryx.com\u002Fopen-source). If building impactful data science pipelines is important to you or your business, please get in touch.\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.alteryx.com\u002Fopen-source\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Falteryx_evalml_readme_2f25fd22244f.png\" alt=\"Alteryx Open Source\" width=\"800\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n","\u003Cp align=\"center\">\n\u003Cimg width=50% src=\"https:\u002F\u002Falteryx-oss-web-images.s3.amazonaws.com\u002Fevalml_horizontal.svg\" alt=\"EvalML\" \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falteryx\u002Fwoodwork\u002Factions?query=branch%3Amain+workflow%3ATests\" target=\"_blank\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falteryx\u002Fwoodwork\u002Fworkflows\u002FTests\u002Fbadge.svg?branch=main\" alt=\"Tests\" \u002F>\n    \u003C\u002Fa>\n    \u003Ca 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src=\"https:\u002F\u002Fanaconda.org\u002Fconda-forge\u002Fevalml\u002Fbadges\u002Fversion.svg\" alt=\"Anaconda Version\" \u002F>\n    \u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpepy.tech\u002Fproject\u002Fevalml\" target=\"_blank\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Falteryx_evalml_readme_cc97620d43e2.png\" alt=\"PyPI Downloads\" \u002F>\n    \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\u003Chr>\n\nEvalML 是一个自动化机器学习库，它使用领域特定的目标函数来构建、优化和评估机器学习流水线。\n\n**核心功能**\n\n* **自动化** - 让机器学习变得更加简单。无需手动训练和调优模型。包含数据质量检查、交叉验证等功能。\n* **数据检查** - 在建模之前检测并警告数据及问题设置中的潜在问题。\n* **端到端** - 构建并优化包含先进预处理、特征工程、特征选择以及多种建模技术的流水线。\n* **模型理解** - 提供工具来理解和分析模型，以了解它们在您的问题领域中的表现。\n* **领域特定** - 包含领域特定目标函数库，并提供定义您自己目标函数的接口。\n\n## 安装 \n\n从 [PyPI](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fevalml\u002F) 安装：\n\n```bash\npip install evalml\n```\n\n或者从 conda-forge 通道通过 [conda](https:\u002F\u002Fanaconda.org\u002Fconda-forge\u002Fevalml) 安装：\n\n```bash\nconda install -c conda-forge evalml\n```\n\n### 插件\n**更新检查器** - 自动接收 Woodwork 新版本的通知\n\nPyPI：\n\n```bash\npip install \"evalml[updater]\"\n```\nConda：\n```\nconda install -c conda-forge alteryx-open-src-update-checker\n```\n\n## 开始\n\n#### 加载并拆分示例数据 \n```python\nimport evalml\nX, y = evalml.demos.load_breast_cancer()\nX_train, X_test, y_train, y_test = evalml.preprocessing.split_data(X, y, problem_type='binary')\n```\n\n#### 运行 AutoML\n```python\nfrom evalml.automl import AutoMLSearch\nautoml = AutoMLSearch(X_train=X_train, y_train=y_train, problem_type='binary')\nautoml.search()\n```\n\n#### 查看流水线排名\n```python\nautoml.rankings\n```\n\n#### 获取最佳流水线并在新数据上进行预测\n```python\npipeline = automl.best_pipeline\npipeline.predict(X_test)\n```\n\n## 后续步骤\n\n在我们的 [文档页面](https:\u002F\u002Fevalml.alteryx.com\u002F) 上了解更多关于 EvalML 的信息：\n\n* [安装](https:\u002F\u002Fevalml.alteryx.com\u002Fen\u002Fstable\u002Finstall.html) 和 [入门](https:\u002F\u002Fevalml.alteryx.com\u002Fen\u002Fstable\u002Fstart.html)。\n* 关于如何使用 EvalML 的 [教程](https:\u002F\u002Fevalml.alteryx.com\u002Fen\u002Fstable\u002Ftutorials.html)。\n* 描述 EvalML 功能的 [用户指南](https:\u002F\u002Fevalml.alteryx.com\u002Fen\u002Fstable\u002Fuser_guide.html)。\n* 完整的 [API 参考](https:\u002F\u002Fevalml.alteryx.com\u002Fen\u002Fstable\u002Fapi_reference.html)\n\n## 支持\n\nEvalML 社区非常乐意为 EvalML 用户提供支持。根据问题类型，项目支持可以在以下四个地方找到：\n1. 对于使用问题，请在 [Stack Overflow](https:\u002F\u002Fstackoverflow.com\u002Fquestions\u002Ftagged\u002Fevalml) 上使用 `evalml` 标签提问。\n2. 对于 bug、问题或功能请求，请在 [Github](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falteryx\u002Fevalml\u002Fissues) 上创建 issue。\n3. 对于核心库开发相关的讨论，请使用 [Slack](https:\u002F\u002Fjoin.slack.com\u002Ft\u002Falteryx-oss\u002Fshared_invite\u002Fzt-182tyvuxv-NzIn6eiCEf8TBziuKp0bNA)。\n4. 对于其他所有问题，核心开发者可以通过电子邮件 open_source_support@alteryx.com 联系。\n\n## 由 Alteryx 构建\n\n**EvalML** 是由 [Alteryx](https:\u002F\u002Fwww.alteryx.com) 构建的开源项目。如需查看我们正在开展的其他开源项目，请访问 [Alteryx Open Source](https:\u002F\u002Fwww.alteryx.com\u002Fopen-source)。如果您或您的企业重视构建有影响力的数据科学流水线，请随时与我们联系。\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.alteryx.com\u002Fopen-source\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Falteryx_evalml_readme_2f25fd22244f.png\" alt=\"Alteryx Open Source\" width=\"800\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>","# EvalML 快速上手指南\n\nEvalML 是一个自动化机器学习（AutoML）库，能够自动构建、优化和评估机器学习管道。它内置了数据质量检查、交叉验证以及领域特定的目标函数，帮助开发者轻松实现从数据预处理到模型预测的全流程自动化。\n\n## 环境准备\n\n*   **操作系统**：支持 Windows、macOS 和 Linux。\n*   **Python 版本**：建议安装 Python 3.8 或更高版本。\n*   **前置依赖**：无需手动安装复杂的科学计算库（如 scikit-learn, pandas 等），`evalml` 安装时会自动处理依赖关系。\n\n## 安装步骤\n\n你可以通过 `pip` 或 `conda` 进行安装。国内用户建议使用清华或阿里镜像源以加速下载。\n\n### 方式一：使用 pip 安装\n\n```bash\npip install evalml -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n若需要启用自动更新检查功能，可安装附加组件：\n\n```bash\npip install \"evalml[updater]\" -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n### 方式二：使用 conda 安装\n\n```bash\nconda install -c conda-forge evalml\n```\n\n## 基本使用\n\n以下示例演示了如何使用 EvalML 加载数据、运行自动搜索并获取最佳模型进行预测。\n\n### 1. 加载数据并划分数据集\n\n```python\nimport evalml\n\n# 加载内置的乳腺癌分类示例数据\nX, y = evalml.demos.load_breast_cancer()\n\n# 划分训练集和测试集，指定问题类型为二分类 ('binary')\nX_train, X_test, y_train, y_test = evalml.preprocessing.split_data(X, y, problem_type='binary')\n```\n\n### 2. 运行 AutoML 搜索\n\n初始化 `AutoMLSearch` 并开始搜索最佳管道。EvalML 会自动执行数据检查、特征工程、模型选择和超参数调优。\n\n```python\nfrom evalml.automl import AutoMLSearch\n\n# 初始化搜索对象\nautoml = AutoMLSearch(X_train=X_train, y_train=y_train, problem_type='binary')\n\n# 开始自动搜索\nautoml.search()\n```\n\n### 3. 查看结果并进行预测\n\n搜索完成后，可以查看模型排名，获取最佳管道并对新数据进行预测。\n\n```python\n# 查看管道排名\nprint(automl.rankings)\n\n# 获取最佳管道\npipeline = automl.best_pipeline\n\n# 在测试集上进行预测\npredictions = pipeline.predict(X_test)\n```\n\n更多详细功能（如自定义目标函数、管道可视化等）请参阅 [官方文档](https:\u002F\u002Fevalml.alteryx.com\u002F)。","某金融风控团队需要快速构建一个预测用户贷款违约概率的二分类模型，以应对每周新增的海量申请数据。\n\n### 没有 evalml 时\n- **人工试错成本高**：数据科学家需手动编写代码尝试数十种算法组合与参数调优，耗时数天才能确定一个勉强可用的基线模型。\n- **数据隐患难发现**：原始数据中的缺失值、异常分布或目标泄露问题往往在模型训练后期才暴露，导致反复返工清洗数据。\n- **流程割裂且易错**：特征工程、模型选择、交叉验证和评估指标计算分散在不同脚本中，难以保证端到端流水线的一致性与可复现性。\n- **业务目标对齐难**：通用的准确率指标无法直接反映坏账损失成本，自定义符合金融场景的损失函数需要大量额外开发工作。\n\n### 使用 evalml 后\n- **自动化搜索最优解**：evalml 自动遍历预处理、特征选择及多种建模算法，几小时内即可输出经过交叉验证的最优管道，效率提升十倍。\n- **前置数据质量检查**：在建模前自动运行数据检查模块，即时预警缺失值过多或类别不平衡等问题，从源头规避模型失效风险。\n- **端到端流水线封装**：自动生成包含数据清洗、特征工程到模型预测的完整 Python 管道对象，一键部署且确保生产环境与训练逻辑一致。\n- **领域指标原生支持**：直接调用内置的成本敏感型目标函数，或轻松定义自定义评估标准，确保模型优化方向与降低坏账的业务目标完全契合。\n\nevalml 将繁琐的机器学习工程化过程转化为自动化、可信赖的智能决策流，让团队能专注于业务逻辑而非代码细节。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Falteryx_evalml_bb28904d.png","alteryx","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Falteryx_e8409361.png","Alteryx Open Source",null,"alteryxoss","http:\u002F\u002Fwww.alteryx.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falteryx",[83,87,91],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"Python","#3572A5",99.8,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"Makefile","#427819",0.1,{"name":92,"color":93,"percentage":94},"Shell","#89e051",0,846,93,"2026-03-29T16:52:20","BSD-3-Clause",1,"未说明",{"notes":102,"python":100,"dependencies":103},"EvalML 是一个自动化机器学习（AutoML）库，支持通过 PyPI 或 conda-forge 安装。它包含数据质量检查、交叉验证和端到端管道构建功能。虽然 README 未明确列出具体版本依赖，但其核心功能依赖于 scikit-learn 生态及主流梯度提升树框架（如 XGBoost, LightGBM）。建议参考官方文档获取最新的 Python 版本兼容性信息。",[104,105,106,107,108,109,110],"woodwork","scikit-learn","pandas","numpy","xgboost","lightgbm","catboost",[54,51,13],[113,114,115,116,117,118,119,120],"automl","machine-learning","data-science","model-selection","hyperparameter-tuning","optimization","feature-engineering","feature-selection","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T09:44:28.515128",[124,129,134,139,144,149],{"id":125,"question_zh":126,"answer_zh":127,"source_url":128},17454,"如何解决 XGBoostClassifier 中关于 label encoder 的弃用警告（DeprecationWarning）？","要消除此警告并兼容未来版本的 XGBoost，需要执行两步操作：1) 在构建 XGBClassifier 对象时传递参数 `use_label_encoder=False`；2) 将标签（y）编码为从 0 开始的整数（即 0, 1, 2, ..., [num_class - 1]）。EvalML 团队计划通过添加标签编码器组件来自动处理此问题。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falteryx\u002Fevalml\u002Fissues\u002F2517",{"id":130,"question_zh":131,"answer_zh":132,"source_url":133},17455,"OneHotEncoder 默认会为只有两个类别的特征生成冗余列吗？如何处理？","是的，默认情况下 OneHotEncoder 会为原始分类特征的每个级别创建一个特征，导致二分类特征出现完全共线性（冗余）。解决方案是更新 `drop` 参数的默认值以丢弃其中一个冗余特征。用户可以通过手动设置组件参数来覆盖此默认行为。虽然使用 scikit-learn 的数组选项指定丢弃特定类别较为复杂（需为每列指定索引），但团队计划改进默认行为以减少对估算器拟合的负面影响。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falteryx\u002Fevalml\u002Fissues\u002F1936",{"id":135,"question_zh":136,"answer_zh":137,"source_url":138},17456,"在使用包含 OneHotEncoder 的管道进行预测解释时，如何聚合分类特征的贡献度？","当管道包含 OneHotEncoder (OHE) 时，预测解释表会为分类变量的每个级别显示一行。为了更直观，应将所有编码特征的贡献度（Shapley 值）汇总到原始特征的单行中。根据 SHAP 库作者的观点，对于像 OHE 这样非重叠的生成特征组，直接求和是合理且有效的做法。团队已同意采用这种求和方案作为短期解决方案。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falteryx\u002Fevalml\u002Fissues\u002F1347",{"id":140,"question_zh":141,"answer_zh":142,"source_url":143},17457,"EvalML 是否支持文本数据特征工程？有哪些预处理和特征提取方法？","是的，EvalML 通过集成 `nlp_primitives` 库支持文本数据。支持的预处理包括移除无效字符、HTML 标签和停用词；特征工程支持 TF-IDF、n-grams 以及 LSA\u002FSVD。该功能依赖于 FeatureTools 和 nlp_primitives 的更新，用户需确保安装最新版本的 `nlp_primitives` 以启用这些转换器。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falteryx\u002Fevalml\u002Fissues\u002F367",{"id":145,"question_zh":146,"answer_zh":147,"source_url":148},17458,"为什么默认的二分类阈值调整功能曾被禁用，目前的状态如何？","该功能曾因重新计算 `predict` 导致 AutoML 速度变慢而被禁用。重新启用的前提是需要缓存预测输出（目前仅在 score 阶段计算）。初步分析表明，仅启用阈值调整而不改变数据拆分策略并不能显著提高分数。长期的解决方案是实现预测的备忘录缓存机制（memoization），短期内团队正在探索结合新的数据拆分策略来优化此功能。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falteryx\u002Fevalml\u002Fissues\u002F648",{"id":150,"question_zh":151,"answer_zh":152,"source_url":153},17459,"如何利用集群机器加速 EvalML 的最优估算器搜索过程？","这是一个关于并行搜索和训练的大型史诗级任务（Epic）。其目标是利用多台机器组成的集群来并行化处理，从而显著加快寻找最优估算器的速度。具体实现涉及分布式计算架构的集成，允许在集群节点上同时运行不同的管道配置和训练任务。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falteryx\u002Fevalml\u002Fissues\u002F144",[155,160,165,170,175,180,185,190,195,199,204,209,214,219,224,229,234,239,244,249],{"id":156,"version":157,"summary_zh":158,"released_at":159},107654,"v0.84.0","# v0.84.0 2024年6月4日\n注意：之前的 v0.84.0 版本因令牌问题未能成功部署到 PyPI。旧的 v0.84.0 发布已被删除，并由本版本替代，该版本修复了先前版本中出现的 PyPI 令牌问题。\n\n### 增强功能\n- 使用更新的 black 版本重新格式化了文件 #4395\n\n### 修复\n- 修复了与 PyPI 发布 GitHub Actions 失败相关的令牌问题 #4446\n\n### 变更\n- 放弃对 Python 3.8 的支持 #4414\n- 移除了 vowpalwabbit #4427\n- 取消了节假日数量的上限 #4428\n- 解绑了 kaleido 的版本约束 #4423\n- 解绑了 shap 和 scipy 的版本约束 #4436\n- 解绑了 project.optional-dependencies 下大多数已固定版本的依赖项 #4431\n\n### 文档变更\n\n### 测试变更\n- 添加了在 Python 3.9 中运行 Airflow 测试的功能 #4391\n- 从 Airflow 运行中移除了迭代测试 #4424\n- 更新了 GH Actions，以更好地处理可能不安全的变量 #4417\n- 修复了安装测试 #4423\n\n### 破坏性变更\n- 放弃对 Python 3.8 的支持 #4414\n- 移除了 vowpalwabbit #4427","2024-06-06T17:43:50",{"id":161,"version":162,"summary_zh":163,"released_at":164},107655,"v0.83.0","# v0.83.0 2024年2月2日\r\n### 增强功能\r\n- 添加了对多序列数据集的额外估计器的支持 #4385\r\n### 修复\r\n- 修复了 `_downcast_nullable_y` 中导致 Woodwork 初始化问题的 bug #4369\r\n- 修复了多序列预测区间标签 #4377\r\n### 变更\r\n- 锁定 scipy 版本至 1.12.0 以下 #4380\r\n### 文档变更\r\n### 测试变更\r\n### 破坏性变更","2024-02-02T18:07:22",{"id":166,"version":167,"summary_zh":168,"released_at":169},107656,"v0.82.0","## v0.82.0 2023年11月3日\n\n增强功能\n * 更改了目标名称\u002F序列 ID 的分隔符，并增加了在预测结果中返回序列 ID 列的功能 #4357\n\n修复\n * 修复内容\n\n变更\n * 为兼容 Python 版本，将 networkx 版本锁定在 3.2 以下 #4351\n\n文档变更\n * 在文档的用户指南中新增多序列时间序列章节 #4355\n * 更新发布指南，添加关于修复 GitHub Actions 的常见问题解答部分 #4346\n\n测试变更\n * 测试内容\n\n重大变更\n * 重大变更内容","2023-11-03T17:28:55",{"id":171,"version":172,"summary_zh":173,"released_at":174},107657,"v0.81.1","增强功能\n修复\n * 修复了与 PyPI 发布 GitHub Actions 失败相关的 bug #4330\n * 修复了与 Conda 构建 GitHub Actions 相关的 bug #4335、#4337、#4338、#4340\n\n变更\n文档变更\n\n测试变更\n * 更新了最新依赖更新的评审人员 #4309","2023-10-16T18:58:30",{"id":176,"version":177,"summary_zh":178,"released_at":179},107658,"v0.81.0","增强功能\n* 扩展 STL 分解器以支持多时序 #4253\n* 扩展时间序列插补器以支持多时序 #4291\n* 添加数据检查，用于检测多时序中各序列长度不一致的情况 #4296\n* 将 STL 分解器添加到多时序管道中 #4299\n* 扩展 DateTimeFormatCheck 数据检查以支持多时序 #4300\n* 扩展时间序列规整器以支持多时序 #4303\n\n修复\n* 修复了多时序的预测期生成函数 #4320\n* 修复了 ``STLDecomposer.inverse_transform`` 中导致季节性预测错误的 bug #4328\n\n更改\n* 更新 ``split_data``，当传入堆叠的多时序数据时调用 ``split_multiseries_data`` #4312\n* 锁定 pandas 版本低于 2.1.0 #4315\n* 提高 numpy 的最低版本要求 #4321\n\n文档更改\n* 移除了 LightGBM 输出的过多警告 #4308\n\n测试更改\n* 移除了旧的性能测试工作流 #4318","2023-10-05T18:52:30",{"id":181,"version":182,"summary_zh":183,"released_at":184},107659,"v0.80.0","增强功能\n* 为 VARMAX 回归器添加了预测区间支持 #4267\n* 将多系列时间序列集成到 AutoMLSearch 中 #4270\n\n修复\n* 修复了在堆叠不含外生变量的数据时出现的错误 #4275\n\n更改\n* 更新 ARIMARegressor，使其与 sktime v0.22.0 及更高版本兼容 #4283\n* 更新 graph_prediction_vs_actual_over_time()，使其与多系列时间序列兼容 #4284\n* 更新 excluded_model_families，使其可接受字符串和 ModelFamily 数据类型的列表 #4287\n* 解除 ipywidgets 的版本锁定 #4288\n\n文档更改\n* 从数据检查用户指南页面移除了错误的警告，并在所有笔记本中移除了 tqdm 警告 #4274","2023-08-31T19:07:11",{"id":186,"version":187,"summary_zh":188,"released_at":189},107660,"v0.79.0","增强功能\n* 更新了回归指标，使其能够处理多输出数据框以及单输出序列 #4233\n* 为多系列时间序列问题添加了基准回归器 #4246\n* 添加了用于处理多系列数据的堆叠和解堆叠实用函数 #4250\n* 添加了多系列回归流水线类 #4256\n* 添加了多系列 VARMAX 回归器 #4238\n\n修复\n* 增加了对 pandas 2 的支持 #4216\n* 修复了时间序列流水线因 MASE 在评分时需要 `y_train` 而导致失败的 bug #4258\n* 更新了文档图片的 S3 存储桶 #4260\n* 修复了依赖检查器，使其不再将名称中包含“post”的任何包视为有效依赖 #4268\n\n更改\n* 解除了 sktime 版本的固定 #4214\n* 为支持可空类型处理，将 lightgbm 的最低版本提升至 4.0.0 #4237\n* 由于与固定版本的 imbalanced-learn 不兼容，固定了 scikit-learn 的版本 #4248","2023-08-14T17:45:34",{"id":191,"version":192,"summary_zh":193,"released_at":194},107661,"v0.78.0","增强功能\n- 向 AutoMLSearch 和默认算法中添加 run_feature_selection #4210\n- 将 SMAPE 添加到时间序列问题的标准指标中 #4220\n\n修复\n- IDColumnsDataCheck 现在支持 Unknown 数据类型 #4203\n\n更改\n- 将 SHAP 的最低版本升级至 0.42.0，并取消对 numpy 版本的锁定 #4228\n\n文档更改\n- 更新了 API 参考 #4213","2023-07-11T15:57:24",{"id":32,"version":196,"summary_zh":197,"released_at":198},"v0.77.0","# v0.77.0 2023年6月7日\r\n## 增强功能\r\n- 添加了 ``check_distribution`` 函数，用于判断预测分布是否与真实分布一致 :pr:`4184`\r\n- 添加了 ``get_recommendation_score_breakdown`` 函数，用于深入了解推荐分数的构成 :pr:`4188`\r\n- 向 AutoMLSearch() 添加了 ``excluded_model_families`` 参数 :pr:`4196`\r\n- 在 ``IDColumnsDataCheck`` 中增加了排除时间索引的选项 :pr:`4194`\r\n## 修复\r\n- 修复了 ``ARIMARegressor`` 实现中的小错误 :pr:`4186`\r\n- 修复了 ``get_forecast_period``，使其能够正确处理 ``gap`` 参数 :pr:`4200`\r\n## 测试变更\r\n- 通过 Airflow 的合并流程运行 Looking Glass 性能测试 :pr:`4198`","2023-06-08T13:54:41",{"id":200,"version":201,"summary_zh":202,"released_at":203},107663,"v0.76.0","# v0.76.0 2023年5月10日\n### 增强功能\n- 在 AutoMLSearch 中添加了可选的 ``recommendation_score``，用于对管道进行排序 #4156\n- 为 PipelinBase.load() 添加了 BytesIO 支持 #4179\n### 修复\n- 作为 SHAP 的临时措施，将 numpy 版本限制在 \u003C=1.23.5 #4172\n- 更新了我们的 readthedocs 配置，以重新启用构建 #4177","2023-05-10T14:55:31",{"id":205,"version":206,"summary_zh":207,"released_at":208},107664,"v0.75.0","# v0.75.0 May. 2, 2023\r\n### Fixes\r\n- Fixed bug where resetting the holdout data indices would cause time series ``predict_in_sample`` to be wrong #4161\r\n### Changes\r\n- Changed per-pipeline timings to store as a float #4160\r\n- Update Dask install commands in ``pyproject.toml`` #4164\r\n- Capped `IPython` version to \u003C 8.12.1 for readthedocs and plotly compatibility #3987","2023-05-02T17:20:10",{"id":210,"version":211,"summary_zh":212,"released_at":213},107665,"v0.74.0","# v0.74.0 Apr. 19, 2023\r\n### Enhancements\r\n- Saved computed additional_objectives computed during search to AutoML object #4141\r\n- Remove extra naive pipelines #4142\r\n### Fixes\r\n- Fixed usage of codecov after uploader deprecation #4144\r\n- Fixed issue where prediction intervals were becoming NaNs due to index errors #4154\r\n### Changes\r\n- Capped size of seasonal period used for determining whether to include STLDecomposer in pipelines #4147","2023-04-19T16:23:55",{"id":215,"version":216,"summary_zh":217,"released_at":218},107666,"v0.73.0","# v0.73.0 Apr. 11, 2023\r\n### Enhancements\r\n- Allowed ``InvalidTargetDataCheck`` to return a ``DROP_ROWS`` ``DataCheckActionOption`` #4116\r\n- Implemented prediction intervals for non-time series native pipelines using the naïve method #4127\r\n### Changes\r\n- Removed unnecessary logic from imputer components prior to nullable type handling #4038, #4043\r\n- Added calls to ``_handle_nullable_types`` in component fit, transform, and predict methods when needed #4046, #4043\r\n- Removed existing nullable type handling across AutoMLSearch to just use new handling #4085, #4043\r\n- Handled nullable type incompatibility in ``Decomposer`` #4105, :pr:`4043\r\n- Removed nullable type incompatibility handling for ARIMA and ExponentialSmoothingRegressor #4129\r\n- Changed the default value for ``null_strategy`` in ``InvalidTargetDataCheck`` to ``drop`` #4131\r\n- Pinned sktime version to 0.17.0 for nullable types support #4137\r\n### Testing Changes\r\n- Fixed installation of prophet for linux nightly tests #4114","2023-04-11T21:22:37",{"id":220,"version":221,"summary_zh":222,"released_at":223},107667,"v0.72.0","* Enhancements\r\n        * Updated `pipeline.get_prediction_intervals()` to add trend prediction interval information from STL decomposer #4093\r\n* Fixes\r\n    * Fixed ensemble pipelines not working with ``generate_pipeline_example`` #4102\r\n* Changes\r\n    * Pinned ipywidgets version under 8.0.5 #4097\r\n    * Calculated partial dependence grid values for integer data by rounding instead of truncating fractional values #4096\r\n* Testing Changes\r\n    * Updated graphviz installation in GitHub workflows to fix windows nightlies #4088","2023-03-27T19:04:05",{"id":225,"version":226,"summary_zh":227,"released_at":228},107668,"v0.71.0","# v0.71.0 Mar. 18, 2023\r\n### Fixes\r\n- Fixed error in ``PipelineBase._supports_fast_permutation_importance`` with stacked ensemble pipelines :pr:`4083`","2023-03-18T23:39:46",{"id":230,"version":231,"summary_zh":232,"released_at":233},107669,"v0.70.0","# v0.70.0 Mar. 16, 2023\r\n### Changes\r\n- Added Oversampler nullable type incompatibility in X #4068\r\n- Removed nullable handling from objective functions, ``roc_curve``, and ``correlation_matrix`` #4072\r\n- Transitioned from ``prophet-prebuilt`` to ``prophet`` directly #4045","2023-03-17T03:33:27",{"id":235,"version":236,"summary_zh":237,"released_at":238},107670,"v0.69.0","# v0.69.0 Mar. 15, 2023\r\n### Enhancements\r\n- Move black to regular dependency and use it for ``generate_pipeline_code`` #4005\r\n- Implement ``generate_pipeline_example`` #4023\r\n- Add new downcast utils for component-specific nullable type handling and begin implementation on objective and component base classes #4024\r\n- Add nullable type incompatibility properties to the components that need them #4031\r\n- Add ``get_evalml_requirements_file`` #4034\r\n- Pipelines with DFS Transformers will run fast permutation importance if DFS features pre-exist #4037\r\n- Add get_prediction_intervals() at the pipeline level #4052\r\n### Fixes\r\n- Fixed ``generate_pipeline_example`` erroring out for pipelines with a ``DFSTransformer`` #4059\r\n- Remove nullable types handling for ``OverSampler`` #4064\r\n### Changes\r\n- Uncapped ``pmdarima`` and updated minimum version #4027\r\n- Increase min catboost to 1.1.1 and xgboost to 1.7.0 to add nullable type support for those estimators #3996\r\n- Unpinned ``networkx`` and updated minimum version #4035\r\n- Increased ``scikit-learn`` version to 1.2.2 #4064\r\n- Capped max ``holidays`` version to 0.21 #4064\r\n- Stop allowing ``knn`` as a boolean impute strategy #4058\r\n- Capped ``nbsphinx`` at \u003C 0.9.0 #4071\r\n### Testing Changes\r\n- Use ``release.yaml`` for performance tests on merge to main #4007\r\n- Pin ``github-action-check-linked-issues`` at v1.4.5 #4042\r\n- Updated tests to support Woodwork's object dtype inference for numeric columns #4066\r\n- Updated ``TargetLeakageDataCheck`` tests to handle boolean targets properly #4066","2023-03-15T22:32:10",{"id":240,"version":241,"summary_zh":242,"released_at":243},107671,"v0.68.0","# v0.68.0 Feb. 15, 2023\r\n### Enhancements\r\n- Integrated ``determine_periodicity`` into ``AutoMLSearch`` #3952\r\n- Removed frequency limitations for decomposition using the ``STLDecomposer`` #3952\r\n### Changes\r\n- Remove requirements-parser requirement #3978\r\n- Updated the ``SKOptTuner`` to use a gradient boosting regressor for tuning instead of extra trees #3983\r\n- Unpinned sktime from below 1.2, increased minimum to 1.2.1 #3983\r\n### Testing Changes\r\n- Add pull request check for linked issues to CI workflow #3970, #3980\r\n- Upgraded minimum `IPython` version to 8.10.0 #3987","2023-02-16T21:15:42",{"id":245,"version":246,"summary_zh":247,"released_at":248},107672,"v0.67.0","# v0.67.0 Feb. 1, 2023\r\n### Fixes\r\n- Re-added ``TimeSeriesPipeline.should_skip_featurization`` to fix bug where data would get featurized unnecessarily #3964\r\n- Allow float categories to be passed into CatBoost estimators #3966\r\n### Changes\r\n- Update pyproject.toml to correctly specify the data filepaths #3967\r\n### Documentation Changes\r\n- Added demo for prediction intervals #3954","2023-02-02T15:46:49",{"id":250,"version":251,"summary_zh":252,"released_at":253},107673,"v0.66.1","# v0.66.1 Jan. 26, 2023\r\n### Fixes\r\n- Updated ``LabelEncoder`` to store the original typing information #3960\r\n- Fixed bug where all-null ``BooleanNullable`` columns would break the imputer during transform #3959","2023-01-27T00:11:56"]