PerpetualBooster v1.9.0 新增因果 ML

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💡無調參 GBM 內建因果 ML + 漂移偵測勝 AutoGluon—pip 安裝即贏。（42字）

⚡ 30-Second TL;DR

有什麼變化

無需超參調校—僅設預算即 fit

為什麼重要

讓因果推斷等進階 ML 對實務者親民化，大幅縮短調校時間並強化生產管線。

下一步行動

執行 'pip install perpetual' 並在提升建模任務測試 CausalBooster。

誰應關注：Developers & AI Engineers

背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 5 個來源。

•在加州住房回歸資料集上，PerpetualBooster 以預算 0.30 達 112 倍加速、0.45 達 134 倍、0.60 達 148 倍，MSE 與 LightGBM 相當。[1]
•在森林覆蓋類別分類資料集上，PerpetualBooster 以預算 0.33 達 76 倍加速，log loss 表現相近。[1]
•相較 AutoGluon，PerpetualBooster 在 10/10 分類任務勝出、訓練同速、推論快 1.1 倍，且在 20 任務中全數成功訓練而無 OOM 錯誤。[2]

📊 競品分析▸ Show

特徵/基準	PerpetualBooster	LightGBM (Optuna 調校)	AutoGluon
訓練速度	基準任務 76-148x 更快	基準	分類同速、回歸同速
推論速度	分類 1.1x 更快、回歸 5.1x 更快	基準	基準
精度	相當或優於	相當	10/10 分類勝出、8/10 回歸勝出
穩健性	20 任務全成功	-	3 任務 OOM