博世人工智能中心发布MetaExe-Bench数据集,应用在元学习、机器学习管道领域

博世人工智能中心本次发布的数据集MetaExe-Bench,MetaExe-Bench是一个大规模元学习基准数据集，由博世人工智能中心等机构联合构建，包含144,177条scikit-learn管道评估记录。该数据集覆盖了2,616种端到端分类和回归管道配置在170个OpenML数据集上的稀疏执行结果，通过整合MLSea-KG和ExeKGs构建统一知识图谱MetaExe-KG。其核心创新在于将数据集元特征与管道配置的结构化表征融合，通过知识图谱嵌入捕捉数据集-管道交互模式。该数据集旨在解决管道性能估计(PPE)和基于性能的数据集相似性评估(DPSE)两大元学习任务，为减少昂贵训练开销提供数据支撑。

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