本次发布优化及新增的特性：
- 支持全Pipeline的GPU加速，包括
- 数据适配
- 数据清洗
- 特征筛选
- 漂移检测
- 二阶段特征筛选
- 伪标签
- 模型优化
- 数据预处理
- 模型训练
- 模型融合
- 模型评价
- 模型训练
- 类别型特征的编码方式增加TargetEncoder
- 根据实验的reward_metric自动调整模型训练时的eval_metric
- 支持将自定义python函数作为实验的reward_metric
- 高级特性
- 根据服务器内存或GPU内存限额对实验数据进行缩减
- 可视化
- 基于Web网页的实验可视化
- 调度工具
- 集成Hyperctl, 通过配置运行HyperGBM的实验
- 实验报告
- 导出excel实验报告