SmartPredictor AutoML Framework

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SmartPredictor est un outil pour développeur qui automatise la transition complexe entre un dataset tabulaire brut et un modèle d’ensemble entraîné et prêt à être déployé en production.

Force du Framework

• Autodiagnostic Intelligent : Détecte automatiquement la nature du problème (classification binaire ou multi-classe, régression, apprentissage multi-label).
• Feature Engineering Automatique : Encode les variables catégorielles, impute les valeurs manquantes, équilibre les classes (SMOTE) et génère des caractéristiques sémantiques.
• Stacking Ensemble Optimisé : Assemble les prédictions d’XGBoost, CatBoost et LightGBM, puis optimise les hyperparamètres globaux via Optuna pour en tirer le meilleur score.

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en

SmartPredictor is a developer-focused Python library that bridges the gap between raw, messy datasets and highly-tuned machine learning models ready for production.

Key Strengths

• Self-Diagnosis Engine : Auto-detects target labels and problem types (binary/multiclass classification, multi-label tasks, or regression).
• Automatic Feature Pipeline : Seamlessly handles missing values, categorical encoding, class imbalances, and semantic column creation.
• Bayesian Stacking : Combines predictions from XGBoost, CatBoost, and LightGBM using Bayesian optimization via Optuna inside a Scikit-Learn wrapper.