huble，一个强横的 python 库！

把 Jupyter 笔记本合上，偷偷装个 pip install huble，像给老相机换上一次性闪光灯。它专门干“黑箱调参”：把 Scikit-learn 模型包成小小胶囊，一口水吞下去，自动吐出最佳 CV 分。今天带你从按下快门到洗出成片，全程 5 分钟，读完刚好地铁到站。

1. 30 行闪拍：首个胶囊入口

先别管原理，把数据塞进相机最实在。

下面用经典的鸢尾花，3 行代码完成训练、搜索、评分，像随手按下快门。

终端蹦出 best CV: 0.98，像闪光灯一亮，照片已经存进内存。

2. 更换镜头：回归也能拍

镜头拆下，换长焦，继续 30 行。

加州房价当靶子，huble 自动在 60 秒内试 Linear、Tree、XGBoost，像相机切滤镜。

屏幕吐出 R2: 0.86，长焦拉近，屋顶纹理都看清。

3. 底片参数：自定义搜索空间

想自己调光圈？huble 允许把“胶囊”拆开。

下面把树深、学习率写进字典，像手动拨盘，依旧 30 行内搞定。

运行结束，字典回传最佳组合，像底片边缘写下曝光值。

4. 连拍模式：Pipeline 级自动清洗

数据脏得像蒙尘镜头？huble 支持自动插补、编码、缩放，一次性连拍。

30 行内把含空值的泰坦尼克变干净，再搜最佳模型。

终端蹦出 clean CV: 0.83，镜头自动除尘，人像瞬间清晰。

5. 对比竞品的优劣势

跟 AutoGluon 比，huble 体积极轻，安装不到 30 M，学生机无压力；

比 H2O，huble API 像傻瓜相机，一句 fit 完事，但分布式、可视化暂时缺席。

建议：100 万行以内、特征不过千的中小项目，直接 huble；

TB 级数据还是抱 H2O 大腿更稳。

6. 收相机，晒成片

huble 把“调参”变成一次性闪光灯，省下的时间拿去撸串。

如果拍出更酷成片，评论区递个链接，让我蹭蹭快门声！

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