AutoSklearn 是一个自动化机器学习工具，可以根据提供的数据集自动构建和优化机器学习模型。要使用 AutoSklearn 来构建预测模型并实现自动化预测，可以按照以下步骤进行操作：
- 安装 AutoSklearn：
shellpip install automl- 导入所需的库和模块：
- 准备数据表：
将关系数据表转换为 pandas DataFrame，并将其存储为变量。例如，假设数据表存储在名为 data_table 的 CSV 文件中：
- 数据预处理：
根据数据表的特点，进行必要的特征工程和数据预处理。例如，对数据进行标准化处理：
- 划分训练集和测试集：
将数据分为训练集和测试集，用于训练和评估预测模型。这里可以使用 train_test_split 函数进行划分：
- 引入 AutoSklearn 并构建预测模型：
使用 AutoML 对象来构建预测模型。这里可
