一种基于结构化数据的自动机器学习方法及系统

本申请公开了一种基于结构化数据的自动机器学习方法及系统，该方法包括步骤：获取结构化数据集，并对结构化数据标注目标变量；将结构化数据集进行类型识别，以获取目标任务类型和目标特征类型；根据目标特征类型构建对应的特征工程，以获取目标特征组合；根据目标任务类型构建基模型，并选择与之对应的模型融合策略；将目标特征组合和目标变量输入基模型进行训练，以获取目标基模型；根据模型融合策略对目标基模型进行融合以获取融合模型，并将目标基模型和融合模型进行自动化部署；本方法极大地减少了手动选择模型的工作量，并提高了模型在各种任务上的通用性及灵活性，并且能够一次性处理多种任务，从而节省了大量的时间和精力，提高了效率。