Version 0.2.3

本次发布优化及新增的特性：

数据清洗
- 支持从数据类型为数值型的特征中自动识别类别列
- 可指定在数据清洗时对某些列不做处理
特征衍生
- 增加对时间、文本、经纬度类型的支持
- 增加对分布式的支持
建模算法
- XGBoost：分布式建模从 dask_xgboost 迁移到 xgboost.dask ，与XGBoost官网保值一致
- LightGBM：增加对多机分布式的支持
模型训练
- 搜索过程可复现
- 支持低保真搜索
- 基于统计信息预测学习曲线
- 支持非侵入式超参数优化
- EarlyStopping时间限制的范围调整为对整个实验的训练周期
- 训练时支持自定义pos_label
- 分布式场景下，eval-set支持Dask数据集
- 优化模型训练中间结果的缓存策略
搜索算法
- 增加GridSearch算法
- 增加Playback算法
高级特性
- 增加一阶段特征筛选并支持多种策略
- 二阶段特征筛选支持多种策略
- 伪标签支持多种数据筛选策略，并增加对多分类的支持
- 优化概念漂移处理的执行性能
- 增加对高级特性执行中间结果的缓存机制
可视化
- 实验信息可视化
- 训练过程可视化
命令行工具
- 模型训练时可通过命令行参数支持实验的大部分特性
- 支持模型评价
- 支持模型预测

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